Нейросетевой анализ предикторов летального риска у больных после перенесенного острого коронарного синдрома [] / Д. А. Швец [и др.] // Рос. кардиол. журн. - 2020. - N 3. - С. 68-75 MeSH-главная: КОРОНАРНЫЙ СИНДРОМ ОСТРЫЙ -- ACUTE CORONARY SYNDROME (осложнения, смертность) НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) СМЕРТИ ПРИЧИНА -- CAUSE OF DEATH ИШЕМИЧЕСКАЯ БОЛЕЗНЬ СЕРДЦА -- MYOCARDIAL ISCHEMIA (осложнения) Аннотация: Цель. Изучить возможности применения нейросетевого анализа клинико-инструментальных данных для прогнозирования риска летальных исходов у больных после перенесенного острого коронарного синдрома (ОКС). Материал и методы. Четыреста пациентов после перенесенного ОКС наблюдались в течение 62 мес. Критерий осложнённого течения ишемической болезни сердца (ИБС) - летальный исход кардиогенной причины. Группу 1 наблюдения составили 310 больных с неосложненным течением и 2 группу 90 больных с осложненным течением ИБС. Для прогнозирования летального риска использовали метод машинного обучения и нейросетевого анализа. Машинное обучение проводилось с включением клинических, лабораторных и инструментальных (электрокардиография, эхокардиография) признаков (всего 49). Для решения задач классификации использованы два вида архитектур нейросетей: многослойный персептрон (Multilayer Perceptron (MLP)) и свёрточная нейронная сеть (Convolutional Neural Networks (CNN)). Соотношение в примерах на обучение и валидацию составило 340/60. Использовался метод обучения с учителем на имеющихся данных, в которых были известны исходы, а параметры нейронной сети подстраивались так, чтобы минимизировать ошибку. Результаты. Наибольший вклад в риск летального исхода после ОКС вносят возраст больных, перенесенный ранее ИМ и острое нарушение мозгового кровообращения, наличие фибрилляции предсердий, 2 стадия и 3 функциональный класс хронической недостаточности кровообращения, отсутствие чрескожного коронарного вмешательства, 3 стадия хронической болезни почек, сниженная фракция выброса левого желудочка. Большая часть летальных случаев приходилась на 2 и 4 годы наблюдения больных, что, возможно, связано с низкой эффективностью вторичной профилактики ИБС. Исследуемая архитектура свёрточной нейронной сети оказалась более точной моделью диагностики. Чувствительность 68% и специфичность 84%, при хорошем качестве модели (area under curve (AUC) =0,74). К преимуществам CNN относится возможность анализировать закономерности во времени, используя рекуррентные нейронные сети. Заключение. Нейросетевой анализ подготовленных клинических, лабораторных и инструментальных данных позволяет настроить параметры сети для последующего прогнозирования летального риска. Использование свёрточной нейронной сети с чувствительностью 68% и специфичностью 84% прогнозирует риск летального исхода на протяжении 5 лет после ОКС. Доп.точки доступа: Швец, Д. А.; Карасёв, А. Ю.; Смоляков, М. В.; Поветкин, С. В.; Вишневский, В. И. Экз-ры: