Значення індексу системної запальної відповіді та індексу системного запалення в нейромережевій моделі прогнозування лікування хворих з неоваскулярною глаукомою

Abstract

Актуальність. Сьогодні автори запропонували різні моделі глибокого навчання для діагностики глаукоми. Ці набори даних використовували для побудови згорткової нейронної мережі. Терміни точність, специфічність, чутливість і робоча характеристика/площа під кривою приймача (ROC/AUC) зазвичай використовуються як еталон для оцінки системи діагностики. Оцінка запропонованої нами схеми буде виконана за допомогою бази даних, що містить дані індексу системної запальної відповіді та індексу системного запалення пацієнтів з неоваскулярною глаукомою. Метою нашого дослідження було дослідити діагностичну значимість показників запалення в моделі нейронної мережі прогнозування ефективності лікування методом транссклеральної (ТСК) циклофотокоагуляції (ЦФК) хворих з неоваскулярною глаукомою (НВГ). Матеріал та методи. Було обстежено і проведено лікування 127 пацієнтів (127 очей) з вторинною НВГ. Вік пацієнтів становив 65,0 роки (62-68). Успіхом лікування вважали: досягнення рівня ВОТ ≤ 21 мм рт.ст. та збережена або покращена максимально коригована гострота зору (МКГЗ) через 12 місяців спостережень. В усіх випадках на базовому рівні визначались лабораторні показники: нейтрофіли, лімфоцити, тромбоцити, моноцити. Розраховувався SII - індекс системного імунного запалення (SII = тромбоцити × [нейтрофіли/лімфоцити]) та SIRI - індекс реакції системного запалення (SIRI = нейтрофіли × [моноцити/лімфоцити]). Визначалася експресія молекули CD54 на лімфоцитах периферичної крові гістоімуноцитохімічним методом. ТСК ЦФК виконувалася діодним лазером з довжиною хвилі 810 нм, за стандартною методикою. Використовувались щадні (селективні) енергетичні параметри лазерного випромінювання (Ме 36 (29,4-41,4) Дж за сеанс). Результати. Побудова нейромережевої моделі прогнозування здійснювалося в два етапи. На першому етапі з метою вибору вхідних параметрів та їх взаємозв’язку з вихідним параметром (успіх лікування) було проведено кореляційний та регресійний аналіз. Кореляційно-регресійний аналіз показав значний зв’язок між ефективністю як функцією (у), в якій за 1 приймалося покращення (що відповідає ефективності лікування), за 0 – немає покращення і фактором (х), а саме кількістю пацієнтів, у яких ці зміни відбувалися. За даними спостереженнями, звіту вибірки (n=127), у тому числі в 83 (65%) спостерігалося зниження ВОТ≤21 мм рт.ст. та показник МКГЗ був стабільний або покращений (1), а в 44 (35%) – показник ВОТ був знижений недостатньо і залишався >22 мм рт.ст. та було відмічено зниження МКГЗ на момент огляду (0). З цією метою було побудовано множинну регресію, з виявлення зв’язків за коефіцієнтом кореляції. На другому етапі було проведено безпосередньо побудову нейромережевої моделі. Виведення даних прогнозу ефективності лікування включало структуру нейромережі (опис, діаграму і ваги нейронів) і продуктивність мережі (зведення за моделлю, результати класифікації, ROC – крива. Чутливість нейромережевої моделі становила 100 %, специфічність – 30 %, відсоток правильно передбачених подій під час тестування на контрольній групі – 92,9 %. Висновок. Нейромережеве прогнозування ефективності лікування хворих з неоваскулярною глаукомою дозволяє з достатньою точністю отримати прогноз успіху лікування з ймовірністю 92,9 %. В результаті побудови нейромережевої моделі був виявлений значний вплив запального фактору на успіх лікування, визначені найбільш значущі «вхідні» параметри нейромережі: SIRI (100 %) та SII (80,7 %).