Краткое описание исследования
Исследование «Модели машинного обучения для прогнозирования нулевой фрагментации и доступа к нижнему полю с помощью гибкой навигационной системы доступа к уретре (FANS) при гибкой уретероскопии» ставит своей целью использование современных технологий для повышения эффективности лечения камней в почках. В частности, с помощью моделей машинного обучения (МЛ) исследователи стремились предсказать нулевую фрагментацию (ZFR) после гибкой уретероскопии и доступ к нижнему полю (LP) для камней, находящихся в сложной зоне. Результаты показали, что 56,7% пациентов достигли ZFR, а доступ к нижнему полю был обеспечен в 75,1% случаев.
Почему важны результаты исследования
Эти результаты имеют огромное значение для врачей и клиник, поскольку они могут улучшить результаты лечения камней в почках, минимизируя количество оставшихся фрагментов и улучшая доступ к сложным зонам. Это может привести к снижению осложнений и повторных операций, а также повысить качество жизни пациентов.
Объяснение терминов
Гибкая уретероскопия (FURS) — это минимально инвазивная процедура, используемая для диагностики и удаления камней из мочевыводящих путей. Нулевая фрагментация (ZFR) означает отсутствие остатков камней после процедуры. Навигационная система доступа к уретре (FANS) — это инструмент, который помогает врачу получить доступ к камням, находящимся в труднодоступных местах, таких как нижние полюсы почек.
Текущее состояние исследований в данной области
Существующие исследования показывают, что использование машинного обучения в медицине может значительно улучшить точность диагностики и лечения. В отличие от других работ, исследование «Machine learning models to predict the zero-fragment rate and lower pole access with FANS during flexible Ureteroscopy» выделяется своей системой предсказания, которая учитывает множество факторов, таких как объем камней и анатомические особенности пациента.
Изменение клинической практики
Результаты исследования могут изменить клиническую практику, позволяя врачам более точно определять показания к использованию FANS, что может привести к более эффективным и безопасным процедурам. Внедрение ИИ в процесс может помочь в автоматизации анализа данных и в принятии решений на основе предсказаний моделей.
Советы врачам и клиникам
Врачам рекомендуется использовать результаты исследования для улучшения подходов к лечению камней в почках. Клиникам стоит рассмотреть возможность внедрения технологий машинного обучения для анализа данных пациентов и оптимизации процессов лечения. Возможные барьеры включают недостаток знаний о новых технологиях и необходимость финансирования, но обучение и сотрудничество с ИТ-специалистами могут помочь преодолеть эти трудности.
FAQ
- Что такое нулевая фрагментация? Нулевая фрагментация означает, что после процедуры не осталось никаких остатков камней.
- Какова роль машинного обучения в этом исследовании? Машинное обучение используется для прогнозирования вероятности нулевой фрагментации и доступа к сложным зонам.
- Что такое FANS? Это инструмент, который помогает врачам получать доступ к камням в труднодоступных местах почек.
- Каковы преимущества гибкой уретероскопии? Гибкая уретероскопия является менее инвазивной альтернативой традиционным методам удаления камней.
- Каковы перспективы дальнейших исследований в этой области? Будущие исследования могут сосредоточиться на улучшении моделей машинного обучения и внедрении более совершенных технологий в клиническую практику.
Итоги
Исследование «Machine learning models to predict the zero-fragment rate and lower pole access with FANS during flexible Ureteroscopy» подчеркивает важность применения инновационных технологий в медицине. Использование ИИ и машинного обучения открывает новые горизонты для улучшения качества медицинской помощи и повышения эффективности лечения. Дальнейшие исследования могут сосредоточиться на углублении понимания влияния различных факторов на результаты лечения камней в почках.
Полное исследование
World J Urol. 2025 Jul 6;43(1):412. doi: 10.1007/s00345-025-05798-9. Ссылка на исследование
