МОЛОДЁЖНЫЙ ПРОЕКТ ДЛЯ ТЕХ, КТО ДЕЛАЕТ ПЕРВЫЕ ШАГИ В НАУКЕ
Войти
Регистрация
Войти в корпоративную почту как автор/член редколлегии/рецензент журнала




УСПЕХИ В НАУКАХ О ЧЕЛОВЕКЕ / ACHIEVEMENTS IN HUMAN SCIENCES / FORTSCHRITTE IN DEN HUMANWISSENSCHAFTEN
Гололобов Г.Ю., Стамов А.А., Мехдиев Э.Д.
Прогнозирование осложнений язвенной болезни с помощью метода перекрёстной проверки
Гололобов Григорий Юрьевич, студент 4 курса Дирекции образовательных программ «Медицина будущего» Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова
ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-7374-9800
E-mail: grigoriy-yu-gololobov@j-spacetime.com; grriffan@gmail.com
Стамов Александр Александрович, студент 5 курса лечебного факультета Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова
ORCID ID https://orcid.org/0000-0001-5642-7255
E-mail: alexander-a-stamov@j-spacetime.com; faust2539@gmail.com
Мехдиев Эмиль Джамаладдинович, студент 4 курса Дирекции образовательных программ «Медицина будущего» Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова
ORCID ID https://orcid.org/0000-0001-9773-1341
E-mail: emil-d-mekhdiev@j-spacetime.com; emilenus@yandex.ru
В статье обсуждаются результаты предпринятого авторами исследования возможности применения метода перекрёстной проверки для оценки эффективности аналитической модели прогнозирования осложнений язвенной болезни. Полученные данные свидетельствуют о высокой точности метода перекрёстной проверки. Применение данного метода в целях диагностики в практике медицины позволяет отслеживать малейшие нюансы в изменении состояния больного, существенно оптимизирует работу врача, а также снижает риски осложнений от множества других заболеваний.
Ключевые слова: метод перекрёстной проверки; древо решений; язвенная болезнь желудка и двенадцатиперстной кишки; кровотечение; перфорация; предсказание осложнений язвенной болезни.
Цитирование по ГОСТ Р 7.0.11—2011:
Гололобов, Г. Ю., Стамов, А. А., Мехдиев, Э. Д. Прогнозирование осложнений язвенной болезни с помощью метода перекрёстной проверки [Электронный ресурс] / Г.Ю. Гололобов, А.А. Стамов, Э.Д. Мехдиев // Электронное научное издание Альманах Пространство и Время. — 2017. — Т. 15. — Вып. 1: Studia studiosorum: успехи молодых исследователей. — Стационарный сетевой адрес: 2227-9490e-aprovr_e-ast15-1.2017.23.
Gololobov G.Yu., Stamov A.A., Mekhdiev E.D.
Prediction of Peptic Ulcer Disease Complications Based on Cross-validation Method
Grigorii Yu. Gololobov, 4th year student at the Directorate of Educational Programs of the International School “Medicine of the Future”, I.M. Sechenov First Moscow State Medical University
ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-7374-9800
E-mail: grigoriy-yu-gololobov@j-spacetime.com; grriffan@gmail.com
Alexander A. Stamov, 5th year student at the Department o General Medicine, I.M. Sechenov First Moscow State Medical University
ORCID ID https://orcid.org/0000-0001-5642-7255
E-mail: alexander-a-stamov@j-spacetime.com; faust2539@gmail.com
Emil D. Mekhdiev, 4th year student at the Directorate of Educational Programs of the International School “Medicine of the Future”, I.M. Sechenov First Moscow State Medical University
ORCID ID https://orcid.org/0000-0001-9773-1341
E-mail: emil-d-mekhdiev@j-spacetime.com; emilenus@yandex.ru
Peptic ulcer disease (PUD) is easily cured, but it can often lead to complications demanding serious operations, even at young age. The last decades is characterized by a sharp decrease in the frequency of planned operations for PUD (more than 2 times), but the number of emergency operations for complications (perforations and bleeding) increased 2 and 3 times, respectively. In other words, the success of conservative therapy in general did not affect the frequency of these complications and the issues of surgical treatment of peptic ulcer, especially given the increased number of its complicated forms, will be relevant for a long time. Therefore, early diagnosis and prediction of the possible complications result in successful treatment of the disease. Mathematical methods are obligatory for developments in this direction. Well-studied ones, such as regression analysis, have reached their theoretical limit of accuracy and applicability. In this regard, new methods of mathematical data analysis for the diagnosis of diseases and their complications come to the forefront.
So, the subject of our study is the cross-validation method as one of the most promising logical-mathematical approaches for medical practice.
In the basis for our model development, we put data on 171 test subjects, 130 of whom suffered from PUD, 35 had a different pathology and 6 were healthy in the period 2014—2016. We modeled the database for each patient. This database included 227 variables, as follows: passport information, clinical diagnosis, combined pathology, complaints, treatment in the past, complications, radiology, ultrasound findings, information on surgical intervention. During cross-validation, we used the Decision Tree algorithm, as well as statistical analysis and the Monte Carlo method.
The reliability of clinical diagnosis prediction was 89.47% while such indicator for mortality predicting was 98.83%. Such PUD complications as perforation and bleeding are predicted particularly well: the results were 94.15% and 87.92%, respectively. In the course of our approach, overall prediction accuracy was 92.59%.
Based on these data, we conclude that cross-validation is a highly accurate method, and its application as modern diagnostic model in personalized medicine will make it possible both to mention even small changes in patient's condition and as reduce complications hazard in many diseases.
Keywords: cross-validation; decision tree; diagnostics; peptic ulcer disease; duodenal ulcer hemorrhage; ulcer perforation; peptic ulcers complications prediction.
Cite MLA 7:
Gololobov, G. Yu., A. A. Stamov, and E. D. Mekhdiev. "Prediction of Peptic Ulcer Disease Complications Based on Cross-validation Method." Electronic Scientific Edition Almanac Space and Time15.1 (Studia Studiosorum: Achievements of Young Researchers) (2017). Web. <2227-9490e-aprovr_e-ast15-1.2017.23>. (In Russian).
Список литературы / References
Литература
Афендулов С.А., Журавлев Г.Ю. Хирургическое лечение больных язвенной болезнью М.: ГЭОТАР-Медиа. 2008. 344 с.
Галимов О.В., Шамсутдинов А.Р., Нуртдинов М.А., Дмитриев Д.М., Галимова Е.С., Нигматуллин Р.Т., Шумкин А.М., Муслимов С.А., Зарипов Ш.А. Способ лечения гастродуоденальных язв, осложненных рубцово-язвенным стенозом верхних отделов желудочно-кишечного тракта. Патент РФ на изобретение RUS 2189822. 2000. 10 апр. [Электронный ресурс] // FreePatent. 2002. 27 сент. Режим доступа: http://www.freepatent.ru/patents/2189822.
Гололобов Г.Ю., Тайсин Р.Р., Козлова О.О., Мехдиев Э.Д., Хабибуллин И.Р. Внедрение нейронных сетей в диагностику язвенной болезни // Сборник материалов LVI научной конференции студентов и молодых учёных Западно–Казахстанского государственного медицинского университета имени Марата Оспанова с международным участием, посвященной 25-летию Независимости Республики Казахстан. Актобе, 2016. С. 62—63.
Назаренко Г.И., Осипов Г.С., Назаренко А.Г., Молодченков А.И. Интеллектуальные системы в клинической медицине. Синтез плана лечения на основе прецедентов // Информационные технологии и вычислительные системы. 2010. № 1. С. 24—35.
Нуртдинов М.А. Оптимизация комплексного лечения язвенной болезни желудка и двенадцатиперстной кишки в хирургической клинике: Дисс. … д. мед. н. Уфа, 2005. 225 с.
Хасанов А.Г., Нуртдинов М.А. Гололобов Г.Ю. О прогнозировании осложнений язвенной болезни на основе нейронных сетей // Анналы хирургии. 2016. Т. 21. № 4. С. 231—234.
Якубчик Т.Н. Клиническая гастроэнтерология. Гродно: Гродненский Государственный Медицинский Университет, 2011. 308 с.
Akhmetshin R.M., Giniyatullin V.M., Kirlan S.A. "Identification of Structures of Organic Substances by Means of Complex-valued Perceptron." Optical Memory & Neural Networks (Information Optics) 21.1 (2012): 11—16.
Refaeilzadeh P., Tang L., Liu H. "Cross Validation." Encyclopedia of Database Systems. Eds. M. Tamer A–Zsu, and Ling Liu. New York: Springer, 2009, pp. 532—538.
References:
Afendulov S.A., Zhuravlev G.Yu. Surgical Treatment of Patients with Peptic Ulcer Disease. Moscow: GEOTAR-Media Publisher, 2008. 344 p. (In Russian).
Akhmetshin R.M., Giniyatullin V.M., Kirlan S.A. "Identification of Structures of Organic Substances by Means of Complex-valued Perceptron." Optical Memory & Neural Networks (Information Optics) 21.1 (2012): 11—16.
Galimov O.V., Shamsutdinov A.R., Nurtdinov M.A., Dmitriev D.M., Galimova E.S., Nigmatullin R.T., Shumkin A.M., Muslimov S.A., Zaripov Sh.A. "Gastroduodenal Ulcers Treatment Method Complicated by Scar-Ulcerative Stenosis of Upper Gastrointestinal Tract. Russian Federation Patent, invention RUS 2189822, 10 Apr. 2000." FreePatent. Rospatent, 27 Sep. 2002. Web. <http://www.freepatent.ru/patents/2189822>. (In Russian).
Gololobov G.Yu., Taysin R.R., Kozlova O.O., Mekhdiev E.D., Khabibullin I.R. "The Introduction of Neural Networks in Ulcer Disease Diagnosis." Proceedings of 56th Scientific Conference of Students and Young Scientists of Marat Ospanov West Kazakhstan State Medical University with International Participation Devoted to the 25th Anniversary of Independence of the Republic of Kazakhstan. Aktobe, 2016, pp. 62—63. (In Russian).
Khasanov A.G., Nurtdinov M.A., Gololobov G.Yu. "Prediction of Predict Ulcer Disease Complications of, based on artificial neural networks." Surgery Annals 21.4 (2016): 231—234 (In Russian).
Nazarenko G.I., Osipov G.S., Nazarenko A.G., Molodchenkov A.I. "Intelligent Systems in Clinical Medicine. Case-based Treatment Plan Synthesis." Information Technologies and Computer Systems 1 (2010): 24—35. (In Russian).
Nurtdinov M.A. Optimization of Gastric and Duodenal Ulcer Combination Treatment in Surgical Clinic. Doctoral diss. Ufa, 2005. 225 p. (In Russian).
Refaeilzadeh P., Tang L., Liu H. "Cross Validation." Encyclopedia of Database Systems. Eds M. Tamer A–Zsu, and Ling Liu. New York: Springer, 2009, pp. 532—538.
Yakubchik T.N. Clinical Gastroenterology. Grodno: Grodno State Medical University Publisher, 2011. 308 p. (In Russian).
Читать статью / Read more