Методика. 
Использование нейросетевых технологий для алгоритмизации процесса выбора тактики лечения больных хронической сердечной недостаточностью с оперированными приобретенными пороками сердца

При формировании математической модели выбора тактики патогенетического лечения ХСН для обучения нейронной сети было использовано 70% исходной выборки, состоящей из 120 больных ХСН оперированными приобретенными пороками сердца в возрасте 60 — 85 лет, тестовая и контрольная подвыборки составили по 15%. Выделение подвыборок исходной совокупности и обучение создаваемой нейросетевой модели проводилось в автоматизированном режиме с использованием системы Statistica 10.

На вход сети подаются 8 диагностических признаков ХСН: стандартное отклонение кардиоинтервалов (SDNN), квадратный корень из суммы квадратов разности величин последовательных пар RR — интервалов (RMSSD), процент количества пар последовательных кардиоинтервалов в кардиограмме, отличающиеся более чем на 50 мс (PNN50), средневзвешенная вариация ритмограммы (СВВР), уровень альдостерона в крови (Альдостерон), показаниятеста 6-минутной ходьбы (6-ти мин. Тест), уровнь легочной гипертензии (ЛГ), фракция выброса (ФВ), играющих важную роль в развитии и прогрессировании ХСН, а на выходе получаем данные по назначению необходимой схемы патогенетического лечения ХСН (1 — лечение не требуется, 2 — только ИАПФ, 3 — ИАПФ и спиронолактон).

Для построения ИНС была использована структура многослойного персептрона (рис. 1).

Рисунок 1 Структура многослойного персептрона.