Standard

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 изданияхстатьяРецензирование

Harvard

APA

Vancouver

Author

BibTeX

@article{144dc69f067d4f59a2eb33896a55a802,
title = "ОРИГИНАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НЕОБХОДИМОСТИ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ОСТЕОТОМИЙ ПРИ КОРРИГИРУЮЩЕЙ ОСТЕОТОМИИ ПО ПОВОДУ HALLUX VALGUS",
abstract = "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. ",
author = "Повалий, {Андрей Александрович} and Беленький, {Игорь Григорьевич} and Акулаев, {Антон Андреевич} and Тищенков, {Константин Александрович} and Иванов, {Александр Александрович}",
year = "2025",
doi = "10.54866/27129632_2025_4_77",
language = "русский",
volume = "4",
pages = "77--88",
journal = "Неотложная хирургия им. ИИ Джанелидзе",
issn = "2712-9632",
publisher = "СПБ НИИ СКОРОЙ ПОМОЩИ им. И.И. Джанелидзе",
number = "21",

}

RIS

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