БАГАТОФАКТОРНИЙ АНАЛІЗ ПРОГНОЗУВАННЯ РЕЦИДИВУ ХРОНІЧНОГО РИНОСИНУСИТУ ПІСЛЯ ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ ЕНДОСКОПІЧНОЇ ХІРУРГІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ КОМБІНАЦІЇ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ - Науменко, О.М.; Дєєва, Ю.В.; Гогунська, І.В.; Романюк, Л.І.; Зябліцев, С.В. (Світ медицини та біології, 2025)
Хронічний риносинусит становить серйозне навантаження на систему охорони здоров’я, що обумовлено в тому числі, частотою рецидивів після функціональної ендоскопічної хірургії пазух носа, яка коливається в межах від 6 % до 65 %. Використання машинного навчання дозволяє покращити прогностичні можливості порівняно з традиційними статистичними методами в визначенні ризику рецидиву ХРС. В даному ретроспективному дослідженні проаналізовано 426 пацієнтів з ХРС, які перенесли функціональну ендоскопічну хірургію пазух носа протягом 2019–2025 років. Для порівняння було використано сім алгоритмів машинного навчання та розроблено комбіновану модель. Спрощена клінічна оцінка ризику була створена на основі найбільш «якісних» фаторів ризику для рутинного клінічного використання. Рецидив спостерігався у 157 пацієнтів (36,9 %) протягом 32,8±9,4 місяців спостереження. Комбінована модель продемонструвала найвищу продуктивність з AUC=0,94 та точністю =89,2 %. Ключовими предикторами були попереднє хірургічне втручання (OR=3,24), обструкція нюхової щілини ≥2 бали (OR=2,87), еозинофілія крові ≥6 % (OR=2,34) та індекс Ланд-Маккея ≥16 (OR=1,89). Спрощена клінічна шкала ризику показала прийнятну прогностичну здатність (AUC=0,89) для клінічної практики. Дворівневий підхід до прогнозування, що поєднує моделі машинного навчання та клінічні шкали можуть оптимізувати стратегії лікування кожного окремого пацієнта.