РусскийEnglishУкраїнська
  • Главная
  • Полезные ссылки
  • О журнале
  • Авторам
  • Редакционная коллегия

  • Статья
    Волошан А.А., Григоров С.М., Демяник Д.С., Рузин Г.П., Локес К.П.

    ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕЧЕНИЯ И ЛЕЧЕНИЯ ПАЦИЕНТОВ С РАЗНЫМИ ФОРМАМИ ОДОНТОГЕННОГО ВЕРХНЕЧЕЛЮСТНОГО СИНУСИТА


    Об авторе: Волошан А.А., Григоров С.М., Демяник Д.С., Рузин Г.П., Локес К.П.
    Рубрика КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА
    Тип статьи Научная статья.
    Аннотация Предложено внедрение в клиническую практику автоматизированной компьютерной программы прогнозирования течения заболевания и лечения пациентов с разнообразными формами одонтогенного верхнечелюстного синусита (ОВС). Проведен анализ результатов лечения 153 пациентов (проспективной группы) с использованием медицинской экспертной системы (МЭС), распределения по гендерно - возрастным, клинико - анамнестическим данным, типу хирургических вмешательств и сравнительной характеристики осложнений с ретроспективной группой. Полученные правдоподобные компьютерные диагнозы, которые были предложены МЭС, совпали с заключительными клиническими диагнозами в 97% , что в последующем позволило применить индивидуализированное комплексное лечение в каждом из клинических случаев. С помощью применения МЭС по прогнозированию диагноза и варианта комплексного лечения удалось снизить удельный вес фактических осложнений в зависимости от клинической формы ОВС с 9, 22% (19 пациентов) до 2,6% (4 пациента). Анализ исходных результатов, установил эффективность и перспективность применения автоматизированной МЭС « Easy- sinus 1.01 » в лечении пациентов с различными формами ОВС.
    Ключевые слова одонтогенный верхнечелюстной синусит, медицинские экспертные системы, диагностика и лечение, компьютерное прогнозирование заболевания
    Список цитируемой литературы
    • Prodeus AM. Ekspertni systemy v medytsyni. Medichnі іnformacіjnі sistemi. Zaporizhzhia: ZDIA Publishing House. 2014; 10-22. [in Ukrainian]
    • Amisha MP, Pathania M, Rathaur VK. Overview of artificial intelligence in medicine. J Family Med Prim Care. 2019; 8(7): 2328–2331. doi: 10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19
    • Belle A, Kon M, Najarian K. Biomedical informatics for computer-aided decision support systems: a survey. Scientific World Journal. 2013; 769639. doi: 10.1155/2013/769639
    • Belle A, Thiagarajan R, Reza Soroushmehr SM. Big Data Analytics in Healthcare. Biomed Res Int. 2015; 370194. doi: 10.1155/2015/370194
    • Ersen Yılmaz. An Expert System Based on Fisher Score and LS-SVM for Cardiac Arrhythmia Diagnosis. Comput Math Methods Med. 2013; 849674.doi: 10.1155/2013/849674
    • Grigorov S, Demyanyk D, Voloshan O, Entina Y, Avrunin O. Possibilities of predicting and evaluating the results of treating patients of retrospective group with various forms of odontogenic maxillary sinusitis using automated computer program. JMBS 2019; 4 (5): 266–271. doi.org/10.26693/jmbs04.05.266
    • Little R, Long C, Loehrl T. Odontogenic sinusitis: A review of the current literature. Laryngoscope Investig Otolaryngol. 2018; 3(2): 110–114. doi: 10.1002/lio2.147
    • Masic F. Information Systems in Dentistry. Acta Inform Med. 2012; 20(1):47–55.doi: 10.5455/aim.2012.20.47-55
    • Obermeyer Z, Phil M, Emanuel EJ.. Predicting the Future — Big Data. Machine Learning and Clinical Medicine. 2016; 375(13): 1216–1219. doi: 10.1056/NEJMp1606181
    • Park WJ, Park JB. History and application of artificial neural networks in dentistry. Eur J Dent. 2018; 12(4): 594–601.doi: 10.4103/ejd.ejd_325_18
    • Valizadeh S, Goodini M, Ehsani S. Designing of a Computer Software for Detection of Approximal Caries in Posterior Teeth. Iran J Radiol. 2015; 12(4): e16242. doi: 10.5812/iranjradiol.12(2)2015.16242
    Публикация статьи «Мир Медицины и Биологии» №4(70), 2019 год, 039-045 страницы, код УДК 616.216-002-085-037: 004.4
    DOI 10.26724/2079-8334-2019-4-70-39-45