Добавил:
Sekretar
kiopkiopkiop18@yandex.ru
t.me/Prokururor I Вовсе не секретарь, но почту проверяю
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Ординатура / Хирургия / Библиотека им академика М.И. Перельмана / Книга_1966_Библиотеки_им_академика_М_И_Перельмана
.pdf
Московский научно-исследовательский
онкологический институт имени П.А. Герцена - филиал
федерального государственного бюджетного учреждения
«Национальный медицинский исследовательский центр радиологии»
Министерства здравоохранения Российской Федерации
На правах рукописи
ПОТИЕВСКИЙ
МИХАИЛ БОРИСОВИЧ
«Применение методов искусственного интеллекта для выявления факторов риска
панкреатических фистул после панкреатодуоденальных резекций
у онкологических больных»
3.1.6. Онкология, лучевая терапия
Диссертация на соискание ученой степени
кандидата медицинских наук
Научный руководитель:
кандидат медицинских наук, доцент
Петров Леонид Олегович
Москва − 2024
2
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ ............................................................................................................................................. 4
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ ..................................................................................................... 12
1.1. Проблема панкреатических фистул............................................................................................. 12
1.2. Факторы риска развития панкреатических фистул ................................................................... 13
1.3. Методы профилактики панкреатических фистул ...................................................................... 17
1.3.1. Хирургические методы .............................................................................................................. 17
1.3.2. Фармакологические методы ...................................................................................................... 19
1.3.3. Лучевые методы ......................................................................................................................... 21
1.4. Методы прогнозирования панкреатической фистулы ............................................................... 22
1.5. Панкреатические фистулы и отдаленные результаты хирургического лечения .................... 23
ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ............................................................................................. 26
2.1. Общая характеристика исследуемых пациентов ....................................................................... 26
2.2. Алгоритм обследования пациентов с опухолями панкреатодуоденальной зоны ................... 29
2.3. Техника выполнения панкреатодуоденальных резекций .......................................................... 30
2.4. Ведение пациентов в послеоперационном периоде ................................................................... 32
2.4.1. Диагностика и лечение панкреатических фистул ................................................................... 32
2.5. Оценка факторов риска развития панкреатических фистул ..................................................... 34
2.6. Статистическая обработка данных .............................................................................................. 35
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ............................................ 37
3.1. Технология анализа данных ......................................................................................................... 37
3.2. Построение и отбор алгоритмов .................................................................................................. 38
3.3. Оценка факторов риска на основе модели .................................................................................. 43
ГЛАВА 4. РАННИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ПАНКРЕАТОДУОДЕНАЛЬНЫХ РЕЗЕКЦИЙ .................. 46
4.1. Динамика лабораторных показателей ......................................................................................... 46
4.2. Основные клинические характеристики ..................................................................................... 57
4.3. Оценка качественных параметров и корреляционный анализ ................................................. 61
4.3.1. Уровень амилазы в отделяемом по дренажу ........................................................................... 67
ГЛАВА 5. РЕЗУЛЬТАТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ .................................... 69
5.1. Оценка качества алгоритмов ........................................................................................................ 69
5.2. Оценка параметров моделирования ............................................................................................ 73
5.2.1. Общие предикторы послеоперационных панкреатических фистул ..................................... 74
5.2.2. Факторы риска отдельных классов панкреатических фистул ............................................... 81
3
5.3. Повышение точности алгоритмов и выявление факторов влияющих на тяжесть .....................
осложнения ........................................................................................................................................... 92
5.4. Способ практического применения прогностических систем .................................................. 99
5.4.1. Примеры клинического применения ...................................................................................... 101
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .................................................................................................................................. 103
ВЫВОДЫ ............................................................................................................................................ 107
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ............................................................................................ 108
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ ..................................................... 109
СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ..................................................................................................................... 110
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ .................................................................................................................. 111
ПРИЛОЖЕНИЯ .................................................................................................................................. 121
Приложение А. Программный код математического моделирования .......................................... 121
Приложение Б. Дополнительные статистические данные ............................................................. 122
Приложение В. Свидетельства о регистрации объектов интеллектуальной собственности ...... 124
4
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность проблемы
Злокачественные новообразования поджелудочной железы относятся к онкологическим
заболеваниям с неблагоприятным прогнозом, занимают четвертое место по значимости среди
причин смертности от онкологических заболеваний [9]. Панкреатодуоденальные (ПДР) резекции
поджелудочной железы являются неотъемлемым компонентом комбинированного лечения
резектабельных новообразований поджелудочной железы. По данным различных источников,
частота развития осложнений в исходе подобных вмешательств может доходить до 65%, а
летальность составляет около 5% [69]. Основным осложнением хирургических вмешательств
этого типа является послеоперационная панкреатическая фистула (ПОПФ), которая, согласно
критериям международной группы по изучению панкреатической фистулы (International Study
Group on Pancreatic Fistula – ISGPF), характеризуется повышением концентрации амилазы в
отделяемом по дренажу свыше трех норм концентрации в плазме крови и делится на три типа, в
зависимости от клинических проявлений: биохимическая утечка – бессимптомный свищ,
фистула класса В и С – с выраженными клиническими проявлениями [26, 53]. Панкреатические
фистулы ухудшают прогноз, повышают риск развития аррозивных кровотечений, панкреатита и
перитонита, а также увеличивают длительность и стоимость стационарного лечения [10, 58]. При
этом увеличение продолжительности периода реабилитации после хирургического
вмешательства может увеличивать срок начала следующего этапа комбинированного лечения,
что, в свою очередь, может ухудшить отдаленные результаты лечения.
Основным критерием постановки диагноза панкреатической фистулы является
повышение концентрации амилазы в отделяемом по дренажу свыше трех норм содержания
данного фермента в плазме крови на третий и последующие сутки после хирургического
вмешательства. Однако, по мнению некоторых авторов, чаще всего панкреатические свищи
диагностируют начиная с пятых суток после операции [2, 68].
Профилактика развития послеоперационных панкреатических фистул возможна при
помощи хирургических, медикаментозных и лучевых методов. Так, в некоторых случаях
наложение гастропакреатикоанастомоза вместо панкреатикоеюноанастомоза может
способствовать снижению частоты развития осложнений. При выявлении интраоперационных
факторов риска, в тех случаях, когда формирование панкреатикоеюноанастомоза приведет к
развитию симптомных панкреатических фистул, возможно проведение инициальной
панкреатэктомии. Предоперационное облучение может также предупреждать развитие
5
панкреатических фистул за счет угнетения экзокринной функции поджелудочной железы. Кроме
того, возможно назначение соматостатина и его аналогов в послеоперационном периоде с целью
угнетения экзокринной функции поджелудочной железы, однако эффективность данного
подхода неоднозначна [10, 58].
Несмотря на проведение различных профилактических мероприятий, совершенствование
хирургических техник, в настоящее время частота развития панкреатических фистул после
резекций поджелудочной железы не снижается [2, 88], что говорит о необходимости более
глубокого изучения причин развития данного осложнения и выявления пациентов, находящихся
в группе риска по его развитию, в том числе на дооперационном этапе, что, в свою очередь, может
быть использовано для разработки более эффективных методов профилактики данного
осложнения. Представление о факторах риска развития панкреатических фистул будет
способствовать их ранней диагностике и позволит предупредить развитие более тяжелых
осложнений.
Существуют исследования, показывающие влияние некоторых клинических показателей
на развитие панкреатических фистул, в частности высокого уровня панкреатической амилазы в
плазме крови, мягкой текстуры поджелудочной железы – показателя субъективной плотности
поджелудочной железы, которая оценивается хирургом интраоперационно. Однако роль таких
показателей, как индекс массы тела, диаметр Вирсунгова протока неоднозначна по мнению
различных исследователей [85, 122]. Кроме того, есть лишь единичные работы указывающее на
факторы, определяющие тяжесть панкреатических фистул [113].
Применение математического моделирования с использованием методов искусственного
интеллекта и машинного обучения позволяет учесть влияние различных факторов на развитие
клинических состояний [94]. Алгоритмы машинного обучения являются группой методов
искусственного интеллекта, предназначенных для моделирования процессов на основе решения
множества схожих задач, учета различных связей между факторами риска. В тоже время
технологии искусственного интеллекта в широком понимании позволяют создавать
самообучающиеся программные комплексы предиктивной аналитики, аналитическое ядро
которых функционирует на основе машинного обучения. Применение подобных подходов
позволяет разрабатывать прогностическое программное обеспечение, учитывающее
индивидуальные факторы риска пациента и способное повышать точность прогнозирования в
процессе применения, что особенно важно в случае редких патологий.
Существует калькулятор FRS (fistula risk score – уровень риска развития фистулы),
который учитывает 4 клинических параметра и применяется интраоперационно: текстура
поджелудочной железы, объем интраоперационной кровопотери, диаметр Вирсунгова протока и
морфологический тип опухоли, однако данный калькулятор не учитывает данные, полученные
6
на послеоперационном этапе, и включает в себя лишь 4 показателя. При разработке FRS не
применялись современные методы обработки медицинских данных и оценки факторов риска на
основе искусственного интеллекта, в то время как применение подобных технологий,
включающих контроль качества и отбор точных алгоритмов, позволит оценивать большее
количество параметров и повысить эффективность оценки уровня риска [13, 33, 40]. Кроме того,
отечественными и зарубежными авторами осуществлялись попытки создания шкал оценки
вероятности панкреатических фистул, однако точность прогнозирования остается невысокой, а
частота развития осложнения не снижается.
Таким образом, для улучшения результатов хирургического лечения онкологических
заболеваний поджелудочной железы, а также своевременного применения профилактических
мероприятий, снижающих риск развития осложнений и продолжительность реабилитационного
периода, необходимо проведение комплексного исследования, направленного на оценку влияния
различных клинических параметров на развитие послеоперационных панкреатических свищей,
включая данные лабораторных и инструментальных методов исследования, показатели,
характеризующие хирургическое вмешательство, что и предопределило цель нашей работы.
Цель исследования
Целью работы является улучшение результатов хирургического лечения опухолей
панкреатодуоденальной зоны
Задачи исследования
Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:
1. При помощи алгоритмов машинного обучения разработать прогностические
модели развития панкреатических фистул и выбрать алгоритм, обеспечивающий наибольшую
точность модели.
2. Выявить общие предикторы панкреатических фистул класса В и С и
биохимической утечки.
3. Выявить факторы, влияющие на тяжесть послеоперационных панкреатических
свищей.
4. Оценить различия по факторам риска развития панкреатических фистул,
выявленных при помощи методов классической математической статистики и при помощи
методов машинного обучения.
7
Научная новизна
В данной диссертационной работе были разработаны математические модели развития
панкреатических фистул при помощи методов машинного обучения: алгоритмов классификации
и линейных алгоритмов, с последующим контролем качества и отбором наиболее точной модели.
Разработан алгоритм клинического применения калькулятора риска развития фистул В/С.
На основе математических моделей и с помощью классических статистических методов
была произведена оценка и сравнение значимости факторов риска развития послеоперационных
панкреатических фистул как с клиническими проявлениями, так и без таковых, среди
онкологических пациентов, перенесших ПДР.
Научно-практическое значение
В данной диссертационной работе представлены результаты исследования факторов
риска развития панкреатических фистул после ПДР, которые могут быть использованы для
составления индивидуального прогноза для пациентов в целях выбора тактики лечения.
Понимание факторов риска будет полезно для дальнейших исследований, направленных на
разработку профилактических мероприятий по предотвращению развития послеоперационных
панкреатических свищей.
Одним из результатов данной работы является прогностическая математическая модель
развития панкреатической фистулы и способ ее практического применения. Применение данного
подхода в клинической практике позволит диагностировать панкреатические свищи на раннем
этапе и будет способствовать развитию персонализированного подхода к лечению
онкологических больных, в том числе с ЗНО других локализаций. Разработанная математическая
модель впоследствии может обучаться на добавляемых клинических случаях, что будет
способствовать повышению точности и эффективности работы данной системы.
База проведения научного исследования
Работа выполнена на базе Московского научно-исследовательского института имени П.А.
Герцена – филиала федерального государственного бюджетного учреждения «Национальный
медицинский исследовательский центр радиологии» Министерства здравоохранения Российской
Федерации, в Центре клинических исследований Центра инновационных радиологических и
регенеративных технологий федерального государственного бюджетного учреждения
8
«Национальный медицинский исследовательский центр радиологии» Министерства
здравоохранения Российской Федерации. Материал набран в филиалах ФГБУ «НМИЦ
Радиологии» Минздрава России: в центре абдоминальной хирургии Московского научно-
исследовательского онкологического института имени П.А. Герцена и в отделении лучевого и
хирургического лечения заболеваний абдоминальной области Медицинского радиологического
научного центра имени А.Ф. Цыба.
Личный вклад автора
Автором был проведен анализ литературы, отражающей современное состояние
проблемы, определен дизайн и методы исследования, а также были детально изучены 142
истории болезни, доступных для ретроспективной оценки. Диссертантом были разработаны
подходы к математическому моделированию и алгоритмы машинного обучения, осуществлено
написание программного кода, оценка качества программных моделей и соответствия
результатов математического моделирования данным литературы. Автором был выполнен
медико-статистический анализ, написаны и опубликованы статьи по теме работы и текст
диссертации.
Методология и методы исследования
Данная диссертационная работа была выполнена в 5 этапов с использованием
современных методов обработки данных и математического моделирование, на основе принятых
подходов к проведению ретроспективных исследований:
1. Анализ современной отечественной и зарубежной литературы по теме диссертации
2. Ретроспективный анализ 142 историй болезни пациентов, которым выполнялась
ПДР по поводу опухолей панкреатодуоденальной зоны. Качественные параметры были
переведены в численный эквивалент
3. Разработка технологии математического моделирования. Подходы принятые в
науке о данных были адаптированы для работы с клиническими данными, полученными из
медицинской документации по ведению пациентов с ЗНО панкреатодуоденальной зоны.
Разработан подход к отбору и подготовке данных для моделирования, выбору наиболее точного
алгоритма машинного обучения для построения модели, а также выявлению факторов риска и
созданию программного обеспечения (ПО) − системы предиктивной аналитики на ее основе.
9
4. Анализ ранних результатов ПДР с использование классических методов
математической статистики. На основе полученных результатов выявлены потенциальные
факторы риска фистул класса В/С и биохимической утечки.
5. Математическое моделирование на основе алгоритмов машинного обучения, отбор
наиболее точного алгоритма и оценка факторов риска развития класса В/С и биохимической
утечки. Сравнительный анализ данных, полученных на основе классических статистических
методов и моделирования на основе машинного обучения. Разработка интерфейса и создание ПО
на основе наиболее точной модели.
Соответствие диссертации паспорту специальности
Научные положения диссертации полностью соответствуют паспорту специальности
3.1.6. Онкология, лучевая терапия (Медицинские науки).
Степень достоверности результатов
Достоверность представленных результатов подтверждается достаточным объемом
клинических наблюдений (n=142), применением современных статистических методов и
программного обеспечения. Анализ результатов проводился на основе таблиц и рисунков.
Подходы к математическому моделированию и статистической обработке данных основаны на
современных научных трудах отечественных и зарубежных авторов.
Внедрение результатов исследования в практику
Результаты данного исследования, в том числе разработанное программное обеспечение,
используются в практической деятельности филиалов ФГБУ «НМИЦ Радиологии» Минздрава
России – абдоминальном отделении МНИОИ им. П.А. Герцена и отделения лучевого и
хирургического лечения заболеваний абдоминальной области МРНЦ им. А.Ф. Цыба.
10
Апробация материалов диссертации
Основные положения и результаты диссертации были доложены и обсуждены на
всероссийских конференциях: Школе онкологов и радиологов (Оренбург, 2024) и Форуме
онкологов СКФО (Черкесск, 2024).
Апробация материалов диссертации прошла 13.06.2024 на заседании межотделенческой
конференции центра абдоминальной хирургии, отдела лучевой терапии, отдела онкоморфологии
МНИОИ им. П.А. Герцена – филиала ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России.
Публикации по теме диссертации
По теме диссертации опубликовано 4 печатных работы в рецензируемых изданиях,
рекомендованных ВАК РФ, и зарегистрировано 7 объектов интеллектуальной собственности:
получено 3 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ, 2 свидетельства о регистрации
базы данных, опубликовано 2 патента на изобретения.
Основные положения выносимые на защиту
1. С помощью разработанного способа моделирования хирургических осложнений у
онкологических больных были построены модели развития ПОПФ достаточной точности как на
пред- и интраоперационных данных, так и с использованием данных, известных на 1-5 дни после
операции. Древесные алгоритмы Random forest и CatBoost были наиболее эффективны для
моделирования ПОПФ.
2. Общими факторами риска развития биохимической утечки и фистул класса В и С
явились молодой возраст, время операции, больший ИМТ, объем кровопотери, малый диаметр
Вирсунгова протока и отсутствие васкулярной инвазии. Малый размер опухоли, отсутствие
периневральной инвазии и мужской пол также могут повышать вероятность ПОПФ. Время
операции и объем кровопотери имеют дифференциально-прогностическое значение для
биохимической утечки. При учете данных, известных на 1-5 дни после операции наибольшую
значимость имел уровень амилазы в отделяемом по дренажу.
3. Основным фактором риска развития фистул класса В и С, является инициальное
повышение уровня амилазы в отделяемом по дренажу и плазме крови после ПДР, а также
повышение уровня лейкоцитов по данным ОАК в течение 1-5 суток после операции. Отсутствие
Соседние файлы в папке Библиотека им академика М.И. Перельмана