Прогностические возможности применения теории хаоса при анализе динамики интраоперационно мониторируемых параметров (Russian Biomedical Research (Российские биомедицинские исследования), 2023)
Введение. Благодаря углубленному анализу гемодинамических параметров в виде оценки хаотических свойств кардиоинтервалограммы и построения нейрональных цепочек индивидуальных факторов за счет технологий искусственных нейросетей найден интегральный показатель, позволяющий наиболее эффективно оценить прогноз послеоперационного состояния пациента. Цели и задачи. Улучшение прогноза раннего послеоперационного периода путем углубленного анализа гемодинамических параметров в виде оценки хаотических свойств кардиоинтервалограммы и построения нейрональных цепочек индивидуальных факторов за счет технологий искусственных нейросетей. Методы. Выполнен анализ течения анестезиологического обеспечения срочных лапароскопических холецистэктомий и послеоперационного периода 92 пациентов. Структура гомеокинеза оценивалась в результате накопления информации о детерминированно хаотической динамике энтропии кардиоритма и восстановления странного аттрактора (далее - аттрактора) данного процесса. После проведения хирургического вмешательства анализировалась клиническая картина с учетом всего периода пребывания пациента в стационаре. Прогноз длительности госпитализации реализовали с помощью анализа значимости избранных для описания пациентов 20 переменных. Возможность изменения прогноза на более благоприятный достигалась на основе разработанного алгоритма оценки результатов обучения нейросетей. Результаты. Согласно общепринятым критериям, у всех пациентов эндоскопическая холецистэктомия протекала без осложнений. При анализе аттрактора энтропии кардиоритма был найден числовой показатель, отражающий глубокий переходный процесс в гомеокинезе и взаимосвязанный с параметрами, характеризующими предоперационное состояние пациентов, особенности их настоящей клинической картины и частные особенности проведения хирургического вмешательства и его анестезиологического обеспечения, обнаруженные при помощи нейросетевого анализа. Выводы. Использование нейросетевого подхода позволяет предполагать случаи с высокой вероятностью послеоперационных расстройств и улучшить прогноз в рамках разработанного алгоритма подбора степени выраженности избранных параметров, отображающих специфику хирургической операции как контролируемого стрессорного влияния, а также особенности ее анестезиологического обеспечения, взаимосвязанные с предлагаемым маркером интраоперационного гомеокинеза.