Ретроспективный анализ с использованием машинного обучения и поиска значимых КТ-признаков для оптимизации предоперационной подготовки пациентов с большими и гигантскими послеоперационными вентральными грыжами
https://doi.org/10.17238/2072-3180-2025-1-56-63
Аннотация
Введение. Цель: разработать методику выявления ключевых признаков КТ-абдоменометрии, помогающих хирургу принимать решения о предоперационной подготовке пациентов с большими послеоперационными вентральными грыжами (W3) с использованием алгоритмов машинного обучения.
Материал и методы. В ретроспективное исследование включено 90 пациентов (2020-2024 гг.), разделенных на три группы: без послеоперационных вентральных грыж (ПОВГ) (N=30), с W2 ПОВГ (N=30) и с W3 ПОВГ (N=30). Анализировались параметры мышц передней брюшной стенки, окружность брюшной полости, ширина грыжевых ворот, Defect ratio (%) и индекс разделения компонентов. Применялись ANOVA, критерий Краскела-Уоллиса, t-критерий Стьюдента, U-критерий Манна-Уитни, Random Forest, логистическая регрессия и кластеризация (K-Means, DBSCAN). Результаты. Логистическая регрессия показала точность 86 % (AUC-ROC = 0,95). Значимыми предикторами ботулинотерапии оказались Defect ratio (%), индекс разделения компонентов и площадь мышц (справа). Кластеризация методом K-Means позволила выделить группы пациентов, одна из которых на 83 % состояла из пациентов, получавших ботулинотерапию, что подтверждает объективную дифференциацию по клиническим показаниям. Оптимальный порог вероятности предсказания ботулинотерапии составил 0,6, что снижает количество ложных отрицательных предсказаний.
Выводы. Использование машинного обучения позволило объективизировать процесс принятия решений и персонализировать предоперационное планирование, снижая субъективный фактор и повышая точность прогнозирования ботулинотерапии.
Ключевые слова
Об авторах
А. В. ПротасовРоссия
Протасов Андрей Витальевич, доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой оперативной хирургии и клинической анатомии имени И.Д. Кирпатовского
117198, ул. Миклухо-Маклая, д. 8, г. Москва
Л. Б. Канахина
Россия
Канахина Лия Бекетаевна, аспирант кафедры оперативной хирургии и клинической анатомии имени И.Д. Кирпатовского
117198, ул. Миклухо-Маклая, д. 8, г. Москва
О. И. Мазурова
Россия
Мазурова Ольга Игоревна, кандидат медицинских наук, ассистент кафедры оперативной хирургии и клинической анатомии имени И.Д. Кирпатовского
117198, ул. Миклухо-Маклая, д. 8, г. Москва
А. П. Чорбаджи
Россия
Чорбаджи Андрей Павлович, ординатор кафедры оперативной хирургии и клинической анатомии имени И.Д. Кирпатовского
117198, ул. Миклухо-Маклая, д. 8, г. Москва
Список литературы
1. Le Huu Nho R., Mege D., Ouaïssi M., Sielezneff I., Sastre B. Incidence and prevention of ventral incisional hernia. J. Visc. Surg., 2012, № 149, e3– e14. https://doi.org/10.1016/j.jviscsurg.2012.05.004
2. Fink C., Baumann P., Wente M. N., Knebel P., Bruckner T., Ulrich A., Werner J., Büchler M. W., Diener M. K. Incisional hernia rate 3 years after midline laparotomy. Br. J. Surg., 2014, № 101, pp. 51–54. https://doi.org/10.1002/bjs.9364
3. Министерство здравоохранения Российской федерации. Общероссийская общественная организация «Российское общество хирургов», Всероссийская общественная организация «Общество герниологов». Клинические рекомендации «Послеоперационная вентральная грыжа». URL: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/685_2 (дата обращения: 23–02–2025).
4. Сулайманова Н., Рахмонов Ш., Махмудов Ф., Рахимов А. Мониторинг внутрибрюшного давления и профилактика синдрома абдоминальной компрессии при герниопластике больших и гигантских срединных грыж. Вестник врача, 2014. № 1, С. 171–174. URL: https://inlibrary.uz/index.php/doctors_herald/article/view/4568 (дата обращения: 23–02–2025).
5. Самарцев В.А., Гаврилов В.А., Пушкарев Б.С. Синдром интраабдоминальной гипертензии: современное состояние проблемы. Хирургическая практика, 2020. № 2. С. 35–42. https://doi.org/10.38181/2223–2427–2020–2–35–42
6. Vasiliadis K., Knaebel H. P., Djakovic N., Nyarangi–Dix J., Schmidt J., Büchler M. Challenging surgical management of a giant inguinoscrotal hernia: Report of a case. Surg. Today., 2010, № 40, pp. 684–687. https://doi.org/10.1007/s00595–009–4125–3
7. El–Dessouki N. I. Preperitoneal mesh hernioplasty in giant inguinoscrotal hernias: A new technique with dual benefit in repair and abdominal rooming. Hernia., 2001, № 5, pp. 177–181. https://doi.org/10.1007/s10029–001–0030–4
8. Топчиев А.М., Протасов А.В., Федосеев А.В., Топчиев М.А., Паршин Д.С., Самсонов А.В. Возможности интраоперационного вытяжения мышечно–фасциальных структур передней брюшной стенки как этап подготовки их к пластике при послеоперационных грыжах W3. Совр. пробл. науки и образования., 2022, № 5, С. 140–140. https://doi.org/10.17513/spno.32137
9. Crist D. W., Gadacz T. R. Complications of laparoscopic surgery. Surg. Clin. N. Am., 1993, № 73, pp. 265–289. https://doi.org/10.1016/S0039–6109(16)45981–5
10. Huerta S., et al. Botulinum Toxin A as an Adjunct for the Repair of Giant Inguinal Hernias: Case Reports and a Review of the Literature. J. Clin. Med., 2024, № 13(7), pр. 1879. https://doi.org/10.3390/jcm13071879
Рецензия
Для цитирования:
Протасов А.В., Канахина Л.Б., Мазурова О.И., Чорбаджи А.П. Ретроспективный анализ с использованием машинного обучения и поиска значимых КТ-признаков для оптимизации предоперационной подготовки пациентов с большими и гигантскими послеоперационными вентральными грыжами. Московский хирургический журнал. 2025;(1):56-63. https://doi.org/10.17238/2072-3180-2025-1-56-63
For citation:
Protasov A.V., Kanakhina L.B., Mazurova O.I., Chorbadzhi A.P. Retrospective ct-analysis using machine learning and feature selection for optimizing preoperative preparation of patients with large and giant postoperative ventral hernias. Moscow Surgical Journal. 2025;(1):56-63. (In Russ.) https://doi.org/10.17238/2072-3180-2025-1-56-63