НОВЫЙ КЛАСС ЯВЛЕНИЙ, ОБНАРУЖИВАЕМЫЙ ПРИ НЕЙРОСЕТЕВОМ АНАЛИЗЕ МНОГОПРИЗНАКОВЫХ ДАННЫХ У БОЛЬНЫХ С ВОСПАЛИТЕЛЬНЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ ЛЕГКИХ

Цель исследования: применить нейросетевой метод анализа многопризнаковых данных у больных с воспалительными заболеваниями легких для распознавания вариабельности их диагнозов с учетом степени тяжести течения болезни и расширения аналитических возможностей этого метода путем использования нетрадиционных методических подходов. Подходы основаны на последовательном вычленении из всего набора признаков тех из них, которые оказываются относительно наименее диагностически значимыми. Материалы и методы: в исследовании использованы многопризнаковые данные пациентов, полученные в ходе клинического исследования анамнестических, клинических, лабораторных и инструментальных данных 60 пациентов в возрасте старше 65 лет на разных этапах лечения внебольничной пневмонии. Для нейросетевого анализа учитывали антропометрические, иммунологические и иммунохимические показатели сыворотки крови больных внебольничной пневмонией, находившихся в остром периоде заболевания. Результаты: установлены скрытые закономерные связи между определенными признаками, которые образуют специфические характеристические ряды, свойственные инфекционно-воспалительным бронхолегочным заболеваниям. Эти ряды состоят из сочетания небольшого числа признаков, необходимых и достаточных в своей совокупности для безошибочного подтверждения диагноза у пациентов. Выводы: можно утверждать, что наличие таких характеристических рядов демонстрирует существование нового класса явлений в виде скрытых взаимоотношений между признаками, входящими в эти ряды, и отражает особенности течения патогенетических процессов при различных вариантах степени тяжести воспалительных заболеваний легких. Дальнейшее изучение этих взаимосвязей представляется важным в более глубоком понимании многих аспектов данного заболевания.

внебольничная пневмония, диагноз, нейросетевой анализ, многопризнаковые данные, характеристические ряды