Прогнозирование результата патогистологического исследования простаты с помощью искусственной нейронной сети

Цель: оптимизация ведения пациентов с уровнем PSA сыворотки крови в диапазоне 4-10 нг/мл путем проектирования и обучения искусственной нейронной сети (ИНС), прогнозирующей гистологическую картину простаты по имеющимся клиническим, лабораторным и инструментальным данным. Материал и методы. Информация из историй болезни 254 пациентов, которым в период 2012-2013 гг. выполнялась трансректальная биопсия простаты (ТРБ) в онкологическом отделении КБ им. С. Р. Миротворцева, использована для создания нескольких ИНС с различной архитектурой. Внешняя валидация произведена на данных 27 пациентов, которым проводилась ТРБ в январе — феврале 2014 г. Результаты. Однослойная нейронная сеть с 11 входящими, 9 промежуточными и 3 выходными нейронами оказалась наиболее эффективной: в 92,6% случаев давала верное предположение о наличии или отсутствии рака простаты (РПЖ). Определены факторы, влияющие на прогноз, в порядке убывания значимости: объем простаты, PSA, возраст, пальпаторная плотность простаты, скорость прироста PSA, асимметрия простаты, предшествовавшая негативная биопсия, свободная фракция PSA, прием ингибиторов 5-альфа-редуктазы. Заключение. ИНС могут применяться для прогнозирования гистологических находок при ТРБ. Важными клиническими ориентирами, указывающими на вероятное наличие РПЖ, являются высокая PSA-плотность и изменения консистенции простаты при ее пальпации.