Цель: получение алгоритма выбора метода минимально-инвазивного лечения дегенеративных заболеваний поясничного отдела позвоночника на основе современных методов математического интеллектуального анализа данных. Материал и методы: современное минимально-инвазивное хирургическое лечение дегенеративных заболеваний поясничного отдела позвоночника включает в себя микрохирургические, эндоскопические, пункционные методики. Его успех зависит прежде всего от выбора адекватного метода вмешательства. Анализ существующих клинических данных и принятие решения зависят от личного опыта хирурга и представляют собой эвристическое, интуитивное действие. Оно является сложным как для воспроизведения и обучения, так и для сторонней оценки. Для получения достоверного и эффективного алгоритма выбора вида хирургического лечения были применены современные методы интеллектуального математического анализа. Они включали в себя анализ на основе алгоритма нейросетей и алгоритма дерева решений. Выбор метода лечения осуществляли между пункционной лазерной реконструкций диска, пункционной гидродисэктомией, чрескожной трансфораминальной поясничной дискэтомией, чрескожной междужковой поясничной дискэтомией, поясничной микродискэктомией, поясничной микрохирургической декомпрессией, а также сочетаниями этих методов. Когорта больных включала в себя 80 пациентов с дегенеративным поражением поясничного отдела позвоночника, у которых были применены вышеозначенные хирургические вмешательства. Оцениваемые признаки включали в себя клинические симптомы и морфологические данные на основании МРТ-исследования. Результаты: на основе современных методов интеллектуального математического анализа получен алгоритм выбора минимально-инвазивного метода хирургического вмешательства для лечения дегенеративного поражения поясничного отдела позвоночника. Заключение: современные методы интеллектуального математического анализа клинических данных позволяют получить эффективные алгоритмы принятия решения для выбора метода минимальноинвазивного хирургического лечения дегенеративного поражения поясничного отдела позвоночника. Это является важным для повышения эффективности лечения в клинической практике, осуществления дидактических и обучающих задач, а также для проведения экспертной оценки и выработки стандартов лечения.
Objective: to obtain an algorithm to choose the method of minimally invasive treatment of degenerative diseases of the lumbar spine based on modern mathematical methods of data mining. Material and methods: The current minimally invasive surgical treatment of degenerative diseases of the lumbar spine includes microsurgery, endoscopy, puncture technique. Its success depends primarily on the choice of an appropriate method of intervention. An analysis of existing clinical data and the adoption of a decision depends on the personal experience of the surgeon and is a heuristic, intuitive operation. It is difficult for both reproduction and learning, as well as for third-party evaluation. Modern methods of predictive mathematical analysis were applied for reliable and efficient algorithm for selecting the form of surgical treatment. They included an analysis based on the algorithm of neural networks and decision tree algorithm. Choice of treatment was carried out between the laser percutaneous disc reconstruction, percutaneous hydrodiscectomy, transforaminal endoscopic discectomy, interlaminar endoscopic discectomy, lumbar microdiscectomy, lumbar microsurgical decompression, as well as combinations of these methods in the cohort of 80 patients with degenerative lesions of the lumbar spine. Estimated symptoms included clinical signs and morphological data on the basis of MRI. Results: an algorithm for selecting a minimally invasive method of surgery for the treatment of lumbar degenerative disease was obtained on the basis of modern predictive methods of mathematical analysis (Data Mining). Conclusion: the modern methods of mathematical analysis of clinical data (Data Mining) enable us to obtain efficient algorithms for selection of minimally invasive surgical treatment of degenerative disease of the lumbar spine. It is important to improve the effectiveness of treatment, the implementation of teaching and learning tasks, as well as for peer review and development of standards of care.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.