Способ прогнозирования риска развития панкреатических фистул после радикальных хирургических вмешательств на поджелудочной железе при опухолях панкреатодуоденальной зоны Российский патент 2024 года по МПК A61B17/00 G01N33/48 G01N33/50 G06N5/01 

Изобретение относится к области медицины и касается способа прогнозирования развития панкреатических фистул с помощью программного продукта в исходе панкреатодуоденальных резекций.

Основным методом лечения резектабельных злокачественных новообразований панкреатодуоденальной зоны и поджелудочной железы является проведение хирургического вмешательства. В случае локализации опухоли в области головки поджелудочной железы и большого дуоденального сосочка проводится панкреатодуоденальная резекция. Основным осложнением хирургических вмешательств этого типа являются панкреатические фистулы, которые, согласно критериям международной группы по изучению панкреатической фистулы (International Study Group on Pancreatic Fistula – ISGPF), характеризуются повышением концентрации амилазы в отделяемом по дренажу свыше трех норм концентрации в плазме крови и делятся на три типа, в зависимости от клинических проявлений: биохимическая утечка – бессимптомные свищи, фистулы В и С – с выраженными клиническими проявлениями [Bassi C. et al, 2005; Bassi C. et al, 2017].

Частота развития панкреатический свищей в исходе резекционных хирургических вмешательств на поджелудочной железе может достигать 65%, что является фактором риска развития более тяжелых осложнений, таких как аррозивные кровотечения, панкреатит, перитонит. Панкреатические фистулы ухудшают ранние и отдаленные результаты комбинированного лечения злокачественных новообразований поджелудочной железы и панкреатодуоденальной зоны (Ахтанин Е.А., Кригер А.Г. Причины возникновения и профилактика панкреатических свищей после резекционных операций на поджелудочной железе. Хирургия, 2014:5; 79-83). Клиническое прогнозирование развития панкреатических фистул может помочь выделить пациентов, находящихся в группе риска, и тем самым способствовать более ранней постановке диагноза, а также быть использованным для разработки методов профилактики данного осложнения.

Уровень техники.

Известен Fistula Risk Score Calculator (https://www.pancreasclub.com/calculators/fistula-risk-score-calculator/ Режим доступа: свободный 13.11.2023), разработанный международной группой по изучению панкреатической фистулы. Данный калькулятор оценивает риск развития панкреатического свища по 10 бальной шкале с использованием 4 параметров: интраоперационной оценки плотности поджелудочной железы, морфологического типа новообразования, диаметра панкреатического протока и объема кровопотери во время операции. В основе работы калькулятора лежит модель логистической регрессии, построенная на клинических наблюдениях за 233 пациентами, которым была выполнена пакреатодуоденальная резекция по поводу злокачественных новообразований пакреатодуоденальной зоны. Данный калькулятор предназначен для интраоперационного использования. (Calley M.P. et al. A Prospectively Validated Clinical Risk Score Accurately Predicts Pancreatic Fistula after Pancreatoduodenectomy. Journal American College of Surgeons, 2013:216(1); 1-14).

Недостатком данного способа предсказания развития панкреатических фистул является использование малого количества клинических параметров и возможность лишь интраоперационного применения.

В информационных источниках мы не нашли, где с помощью специализированного программного обеспечения (ПО) составляют индивидуальный прогноз и принимают врачебные решения в хирургии поджелудочной железы.

Техническим решением является создание простого и надежного способа  прогнозирования развития панкреатических фистул на 2-3 послеоперационный день с помощью программного обеспечения.

Особенностью заявляемого способа является то, определяют возраст, размер новообразования, морфологический тип опухоли, максимальную концентрацию амилазы в отделяемом по дренажу и плазме крови за первые три послеоперационных дня, диаметр панкреатического протока, уровень лейкоцитов на 2-3 день после хирургического вмешательства, индекс массы тела (ИМТ), длительность операции и объем интраоперационной кровопотери, затем полученные данные вводят в программу для оценки риска развития панкреатических фистул «Система помощи принятия врачебных решений» и определяют риск развития панкреатических фистул:

- при получении значения от 0 до 49% нет риска развития панкреатических фистул;

- при получении значения от 50 до 100% прогнозируют высокий риск развития панкреатических фистул.

Изобретение поясняется подробным описанием, клиническими примерами и иллюстрациями, на которых изображено:

Фиг.1 – схема: алгоритм применения способа.

Фиг. 2 – Диаграмма, результат кроссвалидации: представлена ROC-кривая. ROC AUC (receiving operation curve area under the curve) ─ площадь под ROC-кривой отмечена как «area = 0.86» ─ иллюстрирует точность предсказания модели – 86%. На оси ординат указана доля истинно положительных вариантов (TPR), на оси абсцисс –ложноположительных (FPR).

Фиг. 3 – Фотоиллюстрация интерфейса программы для ввода клинической информации и оценки вероятности развития панкреатической фистул.

Фиг.4 - произведена оценка вероятности развития панкреатических фистул c выраженными клиническими проявлениями пациента Л, 65 лет, полученный результат составил 20,9%.

Фиг.5 - произведена оценка вероятности развития панкреатических фистул c выраженными клиническими проявлениями пациентки Ю, 35 лет, полученный результат составил 68,6%.

Способ осуществляют следующим образом.

Для предсказания развития панкреатических фистул после хирургических вмешательств на поджелудочной железе было разработано программное обеспечение «Система помощи принятия врачебных решений на основе алгоритма Random forest». Для построения модели использовали данные за последние 15 лет по известным клиническим случаям: 190 панкреатодуоденальных резекций, выполненных в филиалах НМИЦ «Радиологии» Минздрава России.

Для создания программы использовалось математическое моделирование при помощи алгоритма Random forest, который основан на построении бинарных деревьев решений по случайно сгенерированным бутстреп-выборкам с последующей декорреляцией. Для написания программного кода использовалась среда разработки jupyter, язык программирования python 3, ПО совместимо с ПК и операционной системой Windows 7/8/8.1/10/11.

Все качественные параметры были представлены в численном эквиваленте, что является требованием модели Random forest. Наличие фистулы было обозначено как 1, отсутствие – 0, Морфологический тип опухоли: 0-доброкачественное новообразование, 1-нейроэндокринная опухоль, 2-протоковая аденокарцинома. Из полученных данных была сформирована обучающая выборка для модели Random forest. После реализации алгоритма была проведена кроссвалидация (5-fold cross-validation (R. Kohavi, A Study of Cross-Validation and Bootstrap for Accuracy Estimation and Model Selection, Intl. Jnt. Conf. AI)), точность предсказания была определена путем расчета ROC AUC (receiving operation curve area under the curve – метрика оценки качества моделей машинного обучения) и составила 86% (Фиг.2).

Алгоритм применения способа состоит из нескольких этапов (Фиг.1).

На первом этапе осуществляют сбор клинической информации о пациенте: возраст, размер новообразования, морфологический тип опухоли, максимальная концентрация амилазы в отделяемом по дренажу и плазме крови за первые три послеоперационных дня, диаметр панкреатического протока, уровень лейкоцитов на 2-3 день после хирургического вмешательства, индекс массы тела (ИМТ), длительность операции и объем интраоперационной кровопотери.

Сбор клинической информации загружают в программу для ЭВМ «Система помощи принятия врачебных решений», которая оценивает вероятность развития панкреатических фистул с выраженными клиническими проявлениями (фистулы В и С ISGPF, 2016) на 2-3 послеоперационный день на основе данных клинических наблюдений.

Данные нового пациента вводят при помощи интуитивно понятного интерфейса (Фиг.3), после чего рассчитывают вероятность развития панкреатической фистулы, 0-100%, при этом если значения:

от 0-49%, то оценивают как клинически незначимый риск развития осложнения;

от 50-100% - риск развития осложнения высокий.

На основе полученных данных и клинической картины лечащий врач осуществляет оценку риска развития панкреатических фистул, определяет клинический прогноз течения послеоперационного периода и корректирует тактику ведения пациента.

Примеры клинического применения.

Пример 1.

Пациент Л., 65 лет. Диагноз: рак головки поджелудочной железы T₄N₂M₀, врастание опухоли в чревный ствол. Состояние после 6 курсов НАПХТ по схеме FOLFORINOX. По данным биопсии – протоковая аденокарцинома. Выполнена панкреатодуоденальная резекция.

В течение 5 суток после хирургического вмешательства произведена оценка вероятности развития панкреатических фистул c выраженными клиническими проявлениями (фистулы В и С ISGPF, 2016), полученный результат составил 20,9% (Фиг.4).

Учитывая состояние пациента, характер проведенного лечения и данные, полученные при помощи «Системы помощи приятия врачебных решений», риск развития панкреатической фистулы оценен как клинически незначимый.

Корректировка лечебной тактики не требовалась. Послеоперационный период протекал без осложнений, клинических проявлений панкреатических фистул выявлено не было.

Пациент выписан в удовлетворительном состоянии на 12 сутки после операции под наблюдение онколога по месту жительства

Пример 2.

Пациентка Ю., 35 лет. Диагноз: рак головки поджелудочной железы T₂N₀M₀. Состояние после 8 курсов НАПХТ по схеме FOLFORINOX. Выполнена панкреатодуоденальная резекция.

В течение 3 суток после хирургического вмешательства произведена оценка вероятности развития панкреатических фистул с выраженными клиническими проявлениями (фистулы В и С ISGPF, 2016), получен результат 68,6% (Фиг.5).

Учитывая состояние пациента, характер проведенного лечения и данные, полученные при помощи «Системы помощи приятия врачебных решений», риск развития панкреатической фистулы оценен как клинически значимый (высокий).

Пациентке были назначены дополнительные лабораторные исследования на содержание амилазы в отделяемом по дренажу, на 4 сутки после вмешательства – 15000 ЕД, на 5 сутки было отмечено повышение температуры тела до 37,8⁰С, по данным ОАК – лейкоциты 18*10^9, начато лечение по стандартам ведения пациентов с симптомными панкреатическими свищами. В течение последующих 3 дней отмечалась положительная динамика, нормализация температуры тела, дальнейшего повышения уровня амилазы в отделяемом по дренажу выявлено не было.

Пациентка выписана в удовлетворительном состоянии на 18 сутки после операции под наблюдение онколога по месту жительства.

Применение предложенного способа в клинической практике позволило выявить развитие осложнения панкреатических фистул на начальном этапе и начать своевременное лечение.

Изобретение относится к медицине, а именно к абдоминальной хирургии, гастроэнтерологии. Определяют возраст, размер новообразования, морфологический тип опухоли, максимальную концентрацию амилазы в отделяемом по дренажу и плазме крови за первые три послеоперационных дня, диаметр панкреатического протока, уровень лейкоцитов на 2-3 день после хирургического вмешательства, индекс массы тела (ИМТ), длительность операции и объем интраоперационной кровопотери. Полученные данные вводят в программу для оценки риска развития панкреатических фистул «Система помощи принятия врачебных решений» и определяют риск развития панкреатических фистул. При получении значения от 0 до 49% нет риска развития панкреатических фистул. При получении значения от 50 до 100% прогнозируют высокий риск развития панкреатических фистул. Способ позволяет выявить развитие осложнения панкреатических фистул на начальном этапе и начать своевременное лечение. 5 ил., 2 пр.

Способ прогнозирования риска развития панкреатических фистул после радикальных хирургических вмешательств на поджелудочной железе при опухолях панкреатодуоденальной зоны, включающий сбор клинических данных пациента, отличающийся тем, что определяют возраст, размер новообразования, морфологический тип опухоли, максимальную концентрацию амилазы в отделяемом по дренажу и плазме крови за первые три послеоперационных дня, диаметр панкреатического протока, уровень лейкоцитов на 2-3 день после хирургического вмешательства, индекс массы тела (ИМТ), длительность операции и объем интраоперационной кровопотери, затем полученные данные вводят в программу для оценки риска развития панкреатических фистул «Система помощи принятия врачебных решений» и определяют риск развития панкреатических фистул:

- при получении значения от 0 до 49% нет риска развития панкреатических фистул;

- при получении значения от 50 до 100% прогнозируют высокий риск развития панкреатических фистул.