Neural Network Prediction of the Effectiveness of Pharmacotherapy in Hepatitis

Несмотря на проводимую стандартизацию медицинской диагностики, лечение остается и рассматривается как искусство, поскольку для выбора эффективной тактики требуется опыт клинического специалиста. А сама задача определения эффективности предполагает работу с большой неопределенностью, работа, с которой в полном объеме недоступна при применении стандартных алгоритмов в современных вычислительных машинах. Использование методики формирования топологии и обучения нейронных сетей для задачи определения фармакологической эффективности является новой концепцией, исследование в которой позволит привнести некоторую степень объективности в исследовании. В предлагаемой публикации проводится анализ и настройка методики формирования топологии нейронных сетей для оценки эффективности фармакотерапии гепатита, оценку эффективности предлагается производить путем динамической оценки состояния тяжести пациентов. На первоначальном этапе проводится выбор важных клинических факторов, которые главным образом характеризуют состояние течения заболевания, производится выбор шкалы для оценки состояния пациента с заболеванием гепатит. Для предлагаемой оценки состояния рассматривается применение нейронных сетей, выбирается эффективный алгоритм оценки и формирования топологии нейронной сети для рассматриваемой задачи. Проводится сравнение выбранной методики модульного построения топологии нейронной сети с аналогами, которые применяются для медицинских целей. В заключительной части исследования с помощью системы поддержки принятия решения проводится анализ эффективности семи препаратов для фармакотерапии гепатита.