Последствия перинатальных гипоксических поражений головного мозга варьируют от незначительных минимальных проявлений, купирующихся к 1 году жизни, до тяжелых органических поражений с тяжелыми неврологическими расстройствами вплоть до летального исхода. Заболевания центральной нервной системы нарушают социальную адаптацию детей и снижают качество жизни, в том числе и взрослого человека. В связи с этим остается актуальным поиск методов ранней диагностики для предотвращения тяжелых неврологических исходов.
Цель исследования. Оценка эффективности нейросетевого анализа данных в диагностике структурных изменений головного мозга у детей одного года жизни.
Материалы и методы. В исследование включено 45 доношенных детей одного года жизни. Дети были разделены на 2 группы: 1 группа – дети одного года жизни без структурно-функциональных изменений головного мозга, 2 группа – дети одного года жизни со структурно-функциональными изменениями головного мозга по данным нейросонографии и компьютерной томографии. Статистический анализ проведен с помощью программы «IBM SPSS Statistics Version 25.0». Для создания технологии ранней диагностики был использован нейросетевой анализ, диагностическая ценность которого определялась путем применения ROC-анализа.
Результаты. В структуру обучаемой нейронной сети были включены 3 входных нейрона, отражающие уровень значимых параметров: трансформирующего ростового фактора бета β1, антител в сыворотке крови к белку NR2 и сумму баллов по шкале Л. Т. Журба и соавторов. Полученная нейросеть обладает высокой чувствительностью и специфичностью, точность прогнозирования составляет 86,7%. Заключение. Технология нейросетевого анализа данных, основанная на пополняемой базе данных, представляется удобным решением для практического здравоохранения и позволяет быстро и эффективно выявить группу риска поражений ЦНС в раннем возрасте.