Возможности прогнозирования рака молочной железы в условиях общелечебной сети

Целью исследования является составление алгоритма на основе нейросетевого моделирования для расчета индивидуального индекса риска возникновения рака молочной железы (РМЖ). Нами было обследовано 1440 женщин. Все обследованные были в возрасте от 18 до 85 лет. Для достижения цели использовались клинические, лабораторные и инструментальные методы (маммография, ультрасонография). Метод анкетирования, методы построения модели искусственной нейросети и логистических регрессионных моделей, а также программа Онколог построена на основе нейронной сети. Из 360 обследованных клинически здоровых женщин в группу высокого риска отнесены 12 женщин, причем большинство составили женщины возрастной группы 41-50 лет - 75 ± 0,1%. Женщины в возрасте 51-60 лет составили 16,7 ± 0,1%, в 31-40 лет - 8,3 ± 0,1%. В группу среднего риска отнесены 95 женщин - 26,4 ± 0,1%, в группу низкого риска - 253 женщины (70,3 ± 0,1%). Различия статистически значимые (p < 0,001). Принадлежность к группам высокого риска увеличивает достоверность развития патологического процесса в 2,2 раза (ДИ 1,4-3,5) (p < 0,001). У женщин группы высокого и среднего риска развития РМЖ в результате комплексного обследования установлено подозрение на РМЖ у 1 женщины (при гистологическом исследовании фиброаденома), фиброзно-кистозные болезни (ФКБ) у 18 женщин, у 1 женщины фиброаденома молочной железы. В группе низкого риска развития РМЖ выявлена ФКБ у 4 женщин, узловые образования не выявлены. Установлены статистически значимые (р < 0,001) факторы риска для каждой возрастной группы в Буковинском регионе, которые составляют самый большой удельный вес. Разработана автоматизированная система (на основе нейросети), которая позволяет сформировать группы повышенного риска возникновения предопухолевых заболеваний и РМЖ. Чувствительность прогностической модели 79,8%, специфичность 79,0% при диагностической точности 86,3%.

селективный скрининг, рак молочной железы, нейронная сеть