Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали математические модели прогнозирования уровня бронхолегочной дисплазии у недоношенных новорожденных с экстремально низкой массой тела. Это позволит определить степень тяжести болезни на ранних сроках жизни ребенка и своевременно подобрать лечение.
На сегодняшний день существуют методы прогнозирования заболевания, но все они основаны только на одной группе параметров, например на результатах лабораторного исследования пуповинной крови. Проблема в том, что они не включают в себя многие факторы, которые воздействуют на развитие болезни.
Ученые Пермского Политеха разработали модели, учитывающие количественные показатели из разных групп характеристик, влияющих на степень тяжести заболевания: вес при рождении, питание пациента, характеристики аппарата искусственной вентиляции легких и другие.
«Для создания модели врачи предоставили нам данные 76 детей, у 56 из них — средняя или тяжелая степень бронхолегочной дисплазии, а у 20 она либо отсутствует, либо находится в легкой форме. Такое маленькое количество данных не обеспечивает устойчивость и точность модели, а лишь берется за основу. Чтобы она работала правильно, мы создали множество компьютерных двойников с разным набором показателей на основе данных о реальных пациентах. Это расширяет информационную базу для модели, которая поможет вычислить степень тяжести болезни», — рассказала Елена Полежаева, старший преподаватель кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ.
«С помощью такой базы данных мы создали математические функции (алгоритмы) в качестве основы для компьютерной программы, которая будет определять уровень заболевания. Функций всего две — для первой группы (нет заболевания / легкая форма) и для второй (средняя/тяжелая). Чтобы определить степень болезни, нужно подставить показатели ребенка в каждую из них. Затем механизм считает, где получается большее значение, и определяет младенца в ту или иную группу. Эту систему проверяли на реальных данных тех 76 пациентов, которые использовались как основа модели. Точность составила 84,2%, что считается хорошим результатом», — отметил Андрей Давыдов, доцент кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ, кандидат технических наук.
Построенная модель будет основой для программы, которая поможет врачам принимать решение о диагнозе бронхолегочной дисплазии у недоношенных детей с экстремально низкой массой тела. Также с ее помощью можно подобрать соответствующее лечение для маленького пациента и определить, изменения каких параметров уменьшат вероятность появления средней или тяжелой степени заболевания.
Исследование проведено в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национальный проект «Наука и университеты»).
