Цель; совершенствование ранней диагностики рака простаты (РПЖ) с помощью создания инструмента, способного прогнозировать его клиническую значимость на амбулаторном этапе. Материал и методы. На основе информации из историй болезни 398 пациентов, которым в период 2012-2014 гг. выполнялась трансректальная биопсия простаты (ТРБ) в онкологическом отделении КБ СГМУ, построена искусственная нейронная сеть (ИНС), набор выходных данных которой позволял прогнозировать соответствие РПЖ критериям Эпштейна и принадлежность его к определённой группе онкологического риска по Д'Амико. Внутренняя валидация производилась на основании данных 80 пациентов. Определены чувствительность, специфичность, положительная и отрицательная предиктивная ценность ИНС. Результаты. Точность прогнозирования наличия РПЖ в биоптате при валидации составила 93,75%; точность соответствия РПЖ критериям активного наблюдения составила 90%. Точность прогнозирования стадии Т (Т1с, Т2а, Т2Ь, Т2с) составила 57,1%. Соответствие прогнозируемой и реальной группы риска по Д'Амико наблюдалось в 70% случаев; для группы низкого онкологического риска точность составила 81.2%. Заключение. ИНС могут быть способны стратифицировать РПЖ по группе риска и клинической значимости ещё до биопсии.
Шатылко Т.В., Попков В.М., Фомкин Р.Н. Интегральный подход к дооперационному определению клинической значимости рака простаты // Саратовский научно-медицинский журнал, Vol. 11, Issue 3, 2015, pp. 345-348