|
УДК: 519.23:616
Год издания: 2001
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ И ПРОГРАММНОЕ СРЕДСТВО РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫХ НОВООБРАЗОВАНИЙ МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ
Ватлин С.И., Путырский Л.А., Пилипцевич Н.Н., Козловская Н.А., Обухович А.В., Латушко И.В.
Рубрики: 76.29.49
Белорусский центр медицинских технологий
Тема НИР: «Разработка математических моделей и вычислительных алгоритмов прогнозирования предрасположенности к развитию новообразований молочной железы».
Сроки выполнения НИР: апрель 1999 г. - декабрь 2000 г.
Научный руководитель: д-р мед. наук, проф. Л.А. Путырский, д-р мед. наук, проф. Н.Н. Пилипцевич.
Обследована группа (обучающая выборка X) женщин по 52 признакам (факторам риска), которые кодируются числами 0, 1, 2,…, 6 с учетом монотонного изменения степени их выраженности.
В обучающей выборке примерно равные доли составляли больные раком молочной железы (МЖ) (Аў), а также женщины без новообразований МЖ или с начальными формами мастопатии (Вў). Математически это означает, что в выборке X выделены два обучающих подмножества Аў и Вў такие, что 
Задача заключалась в том, чтобы по указанной обучающей информации построить классификационную модель прогноза развития новообразований МЖ для пациентки с описанием x0, не совпадающим ни с одним из описаний xi.
Контрольная выборка Y включала в себя количественные описания 67 пациенток - zj, j = 1,…, 67. Как и в обучающей выборке Х, доли больных раком МЖ (А), а также женщин без новообразований МЖ или с начальными формами мастопатии (В) были примерно одинаковыми.
С использованием разработанного алгоритма были рассчитаны условные числовые метки, соответствующие случаям заболевания раком МЖ (yj = 1) и отсутствию заболеваний МЖ или начальным формам мастопатии (yj = -1) соответственно, ассоциированные с каждым из количественных описаний
По результатам сопоставления рассчитанных и фактических показателей надежность вычислительного метода прогнозирования составила 94%. Иными словами, у 63 пациенток фактический диагноз совпал с диагнозом, полученным на выходе разработанного вычислительного алгоритма.
На основе использования указанных индивидуальных прогнозов может быть организован целенаправленный маммологический скрининг, что обеспечит более рациональное и экономичное использование материальных и финансовых ресурсов и, как следствие, повышение качества маммологической помощи.
Область применения: онкология, гинекология, медицинская информатика.
Рекомендации по использованию: вычислительный алгоритм и программное средство внедрены в маммологическом отделении НИИ ОМР им. Н.Н. Александрова и в Городской гинекологической больнице г. Минска.
Предложения по сотрудничеству: консультативная помощь при внедрении.