Искусственный интеллект в определении вероятности развития врожденной пневмонии и геморрагического синдрома у новорожденных

Abstract

Введение. В современном мире социально-экономические проблемы, связанные с сокращением срока гестации у новорожденных и поиском путей их минимизации, носят приоритетный характер. Среди недоношенных младенцев регистрируется высокий уровень неонатальной заболеваемости и смертности. При проведении анализа перинатальных потерь возможно выявить факторы, указывающие на несовершенства оказанной медицинской помощи и способы ее усовершенствования. Цель исследования. Разработать математические модели с компьютерными программами сопровождения для определения вероятности развития врожденной пневмонии и геморрагического синдрома у новорожденных. Материалы и методы. В группу контроля включены 63 здоровых доношенных новорожденных, в группу сравнения – 53 условно здоровых недоношенных с низкой массой тела при рождении и синдромом дыхательных расстройств. Первую исследуемую группу составили 53 доношенных новорожденных с врожденной пневмонией, вторую – 55 младенцев с врожденной пневмонией, низкой массой тела при рождении и синдромом дыхательных расстройств, третью – 113 недоношенных новорожденных с врожденной пневмонией, очень низкой и экстремально низкой массой тела при рождении и синдромом дыхательных расстройств. Результаты и обсуждение. Определены наиболее значимые факторы, ассоциированные с развитием врожденной пневмонии и геморрагического синдрома у новорожденных с различной массой тела. По результатам ROC-анализа разработаны шесть математических моделей с компьютерными программами сопровождения: для определения вероятности развития врожденной пневмонии у доношенных новорожденных экспресс-методом z = –2,47 + 5,21ДН + 4,1СВ + 2,62ХВГП + 2,6ХФПН и прогностическая модель z = –2,75 + 5,31ДН + 4,2СВ + 3,01ИПВХ + 1,85ХВГП; для недоношенных с низкой массой тела при рождении экспресс-методом z = –1,56 + 1,53СВ + 2,76НБ + 1,01ХФПН + 0,87СЗРП + 0,63УПБ + 2,42ДНIII и прогностическая модель z = –1,82 + 1,60СВ + 2,80НБ + 1,49ХФПН + 2,61ИПВХ + 2,62ДНIII; для недоношенных с очень низкой и экстремально низкой массой тела при рождении z = –4,59 + 2,54ДНIII + 2,40ИООВ + 1,83ГНКГ + 1,81Асфиксия + 1,66ЛПЛЦ + 0,86ТП + 0,74СРБ + 0,48ИПВХ; для определения вероятности развития геморрагического синдрома у недоношенных новорожденных с врожденной пневмонией и различной массой при рождении z = –1,01 + 0,46АЧТВ – 0,33R + 0,26ПВ + 0,3ПИ – 0,13МНО + 0,25ТВ + 0,14FF + 0,8DD + 0,92PLT. Заключение. Метод математического моделирования с компьютерной программой сопровождения имеет широкое практическое применение в медицине. С использованием искусственного интеллекта (http://pneu.bsmu.by; https://www.bsmu.by в меню Врач/Провизор: «Диагностика врожденной пневмонии») определена прогностическая значимость 12 факторов в цифровом эквиваленте и 12 параметров клинических и лабораторных методов исследований, ассоциированных с развитием врожденной пневмонии и геморрагического синдрома в раннем неонатальном периоде.

Introduction. In the modern world, socio-economic problems associated with the reduction of gestational age in newborns and the search for ways to minimize them are a priority. Among premature infants, a high level of neonatal morbidity and mortality is recorded. When analyzing perinatal losses, it is possible to identify factors that indicate the imperfections of the medical care provided and ways to improve it. Purpose of the study. To develop mathematical models with computer support programs to determine the probability of developing congenital pneumonia and hemorrhagic syndrome in newborns. Materials and methods. The control group included 63 healthy full-term newborns, the comparison group included 53 conditionally healthy premature infants with low birth weight and respiratory disorders syndrome. The first study group consisted of 53 full-term newborns with congenital pneumonia, the second – 55 infants with congenital pneumonia, low birth weight and respiratory disorders syndrome, the third – 113 premature newborns with congenital pneumonia, very low and extremely low birth weight and respiratory disorders syndrome. Results and discussion. The most significant factors associated with the development of congenital pneumonia and hemorrhagic syndrome in newborns with different body weights have been identified. Based on the results of the ROC analysis, six mathematical models with computer support programs were developed: to determine the probability of developing congenital pneumonia in full-term newborns, the express method z = –2.47 + 5.21RF + 4.1SM + 2.62CIHF + 2.6CFPI and the prognostic model z = –2.75 + 5.31RF + 4.2SM + 3.01CPIN + 1.85CIHF; for premature infants with low birth weight, the express method z =–1.56 + 1.53SM + 2.76NP + 1.01CFPI + 0.87SRGF + 0.63TTP + 2.42RFIII and the prognostic model z = –1.82 + 1.60SM + 2.80NP + 1.49CFPI + 2.61CPIN + 2.62RFIII; for premature infants with very low and extremely low birth weight z = –4.59 + 2.54RFIII + 2.40CVAF + 1.83HCDH + 1.81Asphyxia + 1.66CCLP + 0.86TP + 0.74CRP + 0.48CPIN; to determine the probability of developing hemorrhagic syndrome in premature newborns with congenital pneumonia and diff erent birth weight z = –1.01 + 0.46APTT – 0.33R + 0.26PT + 0.3PI – 0.13INR + 0.25TT + 0.14FF + 0.8DD + 0.92PLT. Conclusion. The method of mathematical modeling with a computer program of support has a great practical application in medicine. Using artifi cial intelligence (http://pneu.bsmu.by; https://www.bsmu.by in the Doctor menu/Pharmacist: "Diagnosis of congenital pneumonia") the prognostic signifi cance of 12 factors in digital equivalent and 12 parameters of clinical and laboratory research methods associated with the development of congenital pneumonia and hemorrhagic syndrome in the early neonatal period has been determined.