Искусственная нейронная сеть в прогнозировании общей выживаемости пациентов с множественной миеломой
Мария В. Марковцева1, Вадим В. Шишкин2
1 Ульяновский государственный университет, Ульяновск, Россия
2 Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Россия
Резюме
В настоящее время прогнозирование общей выживаемости (ОВ) при множественной миеломе (ММ) принято проводить по системе стадирования ISS (2005 г.). В клинической практике реальное значение ОВ может значимо отличаться от ожидаемого, при этом часть пациентов его преодолевает, а часть – не достигает. Более точное прогнозирование общей выживаемости пациентов позволит оптимизировать выбор терапевтической тактики, учитывающей индивидуальные особенности пациента. Последнее отражает принципы персонифицированной медицины, лежащей в основе современных тенденций терапевтической науки. Целью работы явилось исследование искусственной нейронной сети (ИНС) в решении задач прогнозирования ОВ пациентов с ММ, т.к. ИНС обладает свойствами универсального классификатора, кластеризатора и может применяться для регрессионного анализа.
Объекты и методы
Было обследовано 135 пациентов ММ I-III стадии с известными данными ОВ. На момент постановки диагноза учитывался пол, возраст, рассчитывался индекс коморбидности Charlson, а также изучались такие биохимические параметры, как общий белок, альбумин, ß2-микроглобулин, креатинин, скорость клубочковой фильтрации по MDRD, мочевина, мочевая кислота, лактатдегидрогеназа, аланинаминотрансфераза, аспартатаминотрансфераза, общий билирубин, непрямой билирубин, глюкоза. Требовалось разработать ИНС для прогнозирования ОВ на основе имеющихся клинических данных. Для исследования была выбрана ИНС на базе простых перцептронов, реализованная на языке искусственного интеллекта Python. В качестве входных данных использовались две электронных таблицы Excel, хранящие исходные данные о клинических показателях пациентов и данные о клинических показателях пациентов с известной ОВ. В качестве выходного документа для информационной системы использовалась также электронная таблица Excel, в которой в результате работы ИНС формировалось прогнозное значение ОВ пациента. Информационная система реализована в виде автоматизированного места врача, с возможностью передачи информации в информационную систему больницы.
Результаты
В системе было реализовано два режима работы: обучения и прогноза. В режиме обучения на вход нейронной сети подавались результаты клинических данных и ОВ и проводилась корректировка весов нейронов. Обучение ИНС было проведено на всех известных пациентах (135 человек) и повторялась 100 тысяч раз для более точной корректировки значимости клинических параметров, влияющих на ОВ. В режиме прогноза на вход нейронной сети подавались результаты клинических данных, и формировался прогноз ОВ. Экспериментальные исследования искусственной нейронной сети показаны в табл. 1.
Выводы
Эксперимент показал более точное прогнозирование ОВ с помощью ИНС, по сравнению с принятой на сегодняшний день системой ISS. Кроме этого ИНС предусматривает изучение существующих взаимосвязей на готовых моделях, не требует предположений основного распределения совокупности, а также способна работать с неполными и нечеткими данными. Применение интеллектуальных информационных технологий открывает новые возможности в исследовании динамических задач в области медицины.
Ключевые слова
Искусственная нейронная сеть, множественная миелома, общая выживаемость, прогноз.
