ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДОПЕРАЦИОННОЙ СТРАТИФИКАЦИИ ПАЦИЕНТОК С ДОБРОКАЧЕСТВЕННЫМИ ОПУХОЛЕВИДНЫМИ ОБРАЗОВАНИЯМИ ЯИЧНИКОВ

Аннотация:

Цель: Разработка и оценка диагностической модели для стратификации пациенток с опухолевидными образованиями яичников с целью оптимизации тактики лечения и снижения риска «избыточного хирургического лечения». В исследование включено 288 пациенток, перенесших лапароскопическое хирургическое лечение опухолевидных образований яичников. По гистологическому заключению 44 (15,3%) пациентки имели функциональные кисты, 244 (84,7%) — нефункциональные доброкачественные образования. В модель включены предикторы: НЕ4, СА125, нейтрофильно-лимфоцитарный индекс (NLR), индекс массы тела (ИМТ), размер образования по данным УЗИ, количество лет после менопаузы. Модель построена с использованием алгоритма дерева решений (Decision Tree Classifier). Для обучения использовано 70% выборки (202 пациентки), тестирование проводилось на независимой тестовой выборке (30%, 86 пациенток). В результате на обучающей выборке модель продемонстрировала AUC=0,852. При тестировании AUC составила 0,835, чувствительность — 81,1%, специфичность — 84,6%. Применение модели позволяет повысить точность стратификации пациенток по вероятности функциональной природы образования и снизить риск неоправданных хирургических вмешательств. Заключение: Разработанная диагностическая модель может служить эффективным инструментом поддержки клинического принятия решений при ведении пациенток с опухолевидными образованиями яичников. Необходима внешняя валидация модели.

Авторы:

Издание: Акушерство и гинекология
Год издания: 2026
Объем: 7с.
Дополнительная информация: 2026.-N 3.-С.112-118. Библ. 16 назв.
Просмотров: 2