Математические модели прогнозирования отдаленных результатов хирургического лечения рака желудка

Цель работы. Изучить прогностические факторы, оценивающие влияние на результаты лечения пациентов раком желудка.Материалы и методы. Материалом для исследования послужили данные о 1435 больных раком желудка, которым была выполнена гастрэктомия в Республиканском онкологическом центре им. Г. В. Бондаря за двадцатилетний период. Для выделения факторных признаков, определяющих отдаленные результаты лечения и оценки степени их влияния на выживаемость пациентов был использован метод построения и анализа нейросетевых математических моделей. В качестве результирующего признака рассматривалась выживаемость больных после проведенного лечения (переменная Y): в случае, когда больной пережил пятилетний период Y=0 (положительный исход), в случае смерти больного в течении 5-и лет Y=1 (отрицательный исход). Анализ проводился с учетом отдаленных результатов лечения у 1000 пациентов. При построении и анализе математических моделей прогнозирования все больные случайным образом (с помощь генератора случайных чисел) были разделены в 3 множества: обучающее (которое использовалось для построения модели и включало результаты лечения 850 больных), тестовое (использовалось для предупреждения переобучения математической модели и включало 50 больных) и подтверждающее (использовалось для проверки прогностической способности математической модели на новых данных и включало 100 больных).Результаты и обсуждение. На наборе 125 факторных признаков была построена и обучена линейная нейросетевая модель прогнозирования риска для пациента не пережить 5-и летний период после проведенного лечения. После оптимизации порога принятия/отвержения, чувствительность модели, построенной на полном наборе факторных признаков, на обучающем множестве составила 69,0% (95% ДИ 65,0%–72,7%), специфичность — 68,9% (95% ДИ 63,5% –74,2%). На подтверждающем множестве чувствительность модели составила 61,2% (95% ДИ 49,1%–72,6%), специфичность — 60,6% (95% ДИ 43,0% –76,9%). После оптимизации порога принятия/отвержения модели, получено: чувствительность модели составила 65,5% (95% ДИ 61,5%–69,4%), специфичность — 64,2% (95% ДИ 58,6% — 69,5%), на подтверждающем множестве чувствительность модели составила 59,7% (95% ДИ 47,6%–71,3%), специфичность — 63,6% (95% ДИ 46,1% — 79,5%). Чувствительность и специфичность на обучающем и тестовом множестве статистически значимо не различаются (p=0,42 и p=0,90, соответственно, при сравнении по критерию χ2), что свидетельствует об адекватности построенной модели.Выводы. Таким образом, на отдаленные результаты хирургического лечения больных раком желудка влияют следующие факторы: возраст больного, категории Т, N и наличие послеоперационных осложнений.