Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование
ОРИГИНАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НЕОБХОДИМОСТИ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ОСТЕОТОМИЙ ПРИ КОРРИГИРУЮЩЕЙ ОСТЕОТОМИИ ПО ПОВОДУ HALLUX VALGUS. / Повалий, Андрей Александрович; Беленький, Игорь Григорьевич; Акулаев, Антон Андреевич; Тищенков, Константин Александрович; Иванов, Александр Александрович.
в: Неотложная хирургия им. ИИ Джанелидзе, Том 4, № 21, 2025, стр. 77-88.Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование
}
TY - JOUR
T1 - ОРИГИНАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НЕОБХОДИМОСТИ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ОСТЕОТОМИЙ ПРИ КОРРИГИРУЮЩЕЙ ОСТЕОТОМИИ ПО ПОВОДУ HALLUX VALGUS
AU - Повалий, Андрей Александрович
AU - Беленький, Игорь Григорьевич
AU - Акулаев, Антон Андреевич
AU - Тищенков, Константин Александрович
AU - Иванов, Александр Александрович
PY - 2025
Y1 - 2025
N2 - ВВЕДЕНИЕ. При выполнении scarf-остеотомии решение о выполнении дополнительных остеотомий обычно принимается хирургом. Для правильного решения необходимо учесть большое количество факторов. Классификационные системы оценки рентгенологический показателей стопы и их классификации неоднородны, что не позволяет объективизировать процесс принятия подобных решений.ЦЕЛЬ: провести клиническое исследование оригинальной рекомендательной системы машинного обучения для определения необходимости выполнения дополнительных остеотомий при корригирующей остеотомии hallux valgus.МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Дизайн исследования: проспективное одноцентровое рандомизированное исследование. В исследование были включены 378 пациентов. В группе А (исследуемая, n=189) решение о необходимости выполнения дополнительных остеотомий принималось на основе рекомендаций, сгенерированных моделью машинного обучения. В группе Б (контрольная, n=189) лечение проводилось в строгом соответствии с утвержденными клиническими рекомендациями, а решение принимал хирург.РЕЗУЛЬТАТЫ. В группе А метатарзалгия зарегистрирована у меньшего числа пациентов, чем в группе Б: 7 (2 % от общего числа) и 19 (5 %) соответственно. Была выявлена статистически значимая разница как по данному показателю (p=0,022), так и в оценке анкетирования AOFAS, VASFA, FADI через 12 месяцев и AOFAS, VASFA через 24 месяца в пользу группы А. ДИСКУССИЯ. В исследуемой группе удалось достичь показателя частоты метатарзалгии в 6,8 %. В контрольной группе, где система машинного обучения не применялась, частота метатарзалгии составила 11,2 %, что статистически близко к исходному уровню осложнений в 9,9 %. Одним из ограничений настоящего исследования, как и многих других в данной области, является отсутствие консенсуса в объективной оценке деформаций переднего отдела стопы, а также проверки единообразия и однородности систем машинного обучения.ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Проведенный сравнительный анализ выявил статистически значимые различия в частоте послеоперационных метатарзалгий при использовании модели машинного обучения. Полученные данные свидетельствуют о преимуществах использования модели машинного обучения для планирования дополнительных остеотомий при выполнении корригирующей остеотомии scarf. Кроме того, представляется перспективным внедрение технологий машинного обучения в другие области ортопедической хирургии для объективизации принятия хирургом решения о выполнении той или иной хирургической манипуляции.
AB - ВВЕДЕНИЕ. При выполнении scarf-остеотомии решение о выполнении дополнительных остеотомий обычно принимается хирургом. Для правильного решения необходимо учесть большое количество факторов. Классификационные системы оценки рентгенологический показателей стопы и их классификации неоднородны, что не позволяет объективизировать процесс принятия подобных решений.ЦЕЛЬ: провести клиническое исследование оригинальной рекомендательной системы машинного обучения для определения необходимости выполнения дополнительных остеотомий при корригирующей остеотомии hallux valgus.МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Дизайн исследования: проспективное одноцентровое рандомизированное исследование. В исследование были включены 378 пациентов. В группе А (исследуемая, n=189) решение о необходимости выполнения дополнительных остеотомий принималось на основе рекомендаций, сгенерированных моделью машинного обучения. В группе Б (контрольная, n=189) лечение проводилось в строгом соответствии с утвержденными клиническими рекомендациями, а решение принимал хирург.РЕЗУЛЬТАТЫ. В группе А метатарзалгия зарегистрирована у меньшего числа пациентов, чем в группе Б: 7 (2 % от общего числа) и 19 (5 %) соответственно. Была выявлена статистически значимая разница как по данному показателю (p=0,022), так и в оценке анкетирования AOFAS, VASFA, FADI через 12 месяцев и AOFAS, VASFA через 24 месяца в пользу группы А. ДИСКУССИЯ. В исследуемой группе удалось достичь показателя частоты метатарзалгии в 6,8 %. В контрольной группе, где система машинного обучения не применялась, частота метатарзалгии составила 11,2 %, что статистически близко к исходному уровню осложнений в 9,9 %. Одним из ограничений настоящего исследования, как и многих других в данной области, является отсутствие консенсуса в объективной оценке деформаций переднего отдела стопы, а также проверки единообразия и однородности систем машинного обучения.ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Проведенный сравнительный анализ выявил статистически значимые различия в частоте послеоперационных метатарзалгий при использовании модели машинного обучения. Полученные данные свидетельствуют о преимуществах использования модели машинного обучения для планирования дополнительных остеотомий при выполнении корригирующей остеотомии scarf. Кроме того, представляется перспективным внедрение технологий машинного обучения в другие области ортопедической хирургии для объективизации принятия хирургом решения о выполнении той или иной хирургической манипуляции.
U2 - 10.54866/27129632_2025_4_77
DO - 10.54866/27129632_2025_4_77
M3 - статья
VL - 4
SP - 77
EP - 88
JO - Неотложная хирургия им. ИИ Джанелидзе
JF - Неотложная хирургия им. ИИ Джанелидзе
SN - 2712-9632
IS - 21
ER -
ID: 151566445