СОВРЕМЕННЫЕ АСПЕКТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЯЖЕСТИ ТЕЧЕНИЯ ОСТРОГО ПАНКРЕАТИТА С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Аннотация

This article provides an overview of current approaches to predicting the severity of acute pancreatitis, with an emphasis on the use of artificial intelligence (AI) methods. The paper highlights etiological and pathogenetic mechanisms, disease classification, and both traditional and modern diagnostic techniques. Special attention is given to risk assessment scales such as APACHE II, BISAP, and Ranson, and the potential of AI technologies for clinical outcome prediction. Successful implementations of machine learning and neural networks are discussed, as well as the current limitations and future directions for integrating AI into gastroenterology practice. Выпуск журнала №-25 Часть–1_ Май –2025 372 MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT Keywords: acute pancreatitis, prediction, artificial intelligence, APACHE II score, BISAP score, neural networks, machine learning, diagnosis, complications. Острый панкреатит представляет собой серьезное заболевание, которое может привести к значительным осложнениям и даже летальному исходу. Прогнозирование тяжести его течения является важной задачей, поскольку от этого зависит выбор тактики лечения и дальнейшее наблюдение за пациентом. Традиционные методы оценки тяжести, такие как шкала APACHE II или Ranson, имеют свои ограничения и не всегда обеспечивают необходимую точность. В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал важным инструментом в медицине, предлагая новые подходы к анализу данных и прогнозированию исходов заболеваний. Цель данной работы заключается в анализе современных методов прогнозирования тяжести острого панкреатита с использованием ИИ, а также в сравнении их с традиционными подходами. Важными фигурами в этой области являются исследователи, разрабатывающие алгоритмы машинного обучения и нейронные сети, которые могут значительно улучшить точность прогнозов. Актуальность темы обусловлена растущей заболеваемостью острым панкреатитом как в России, так и в мире, а также необходимостью повышения качества медицинской помощи. Внедрение ИИ в клиническую практику может привести к более раннему выявлению тяжелых случаев и улучшению исходов лечения. В рамках данной темы можно рассмотреть задачи, такие как оптимизация существующих алгоритмов, анализ клинических испытаний и выявление тенденций в использовании ИИ для диагностики. Дополнительные вопросы, которые могут быть исследованы, включают: какие алгоритмы машинного обучения наиболее эффективны для прогнозирования тяжести панкреатита? Каковы основные проблемы и ограничения существующих моделей? Какие рекомендации можно дать для будущих исследований в этой области? Выпуск журнала №-25 Часть–1_ Май –2025 373 MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT Таким образом, данная работа направлена на систематизацию существующих знаний о применении ИИ в прогнозировании тяжести острого панкреатита и выявление направлений для дальнейших исследований. Основная часть будет посвящена анализу существующих алгоритмов, их эффективности и перспективам внедрения в клиническую практику Традиционные методы оценки тяжести течения острого панкреатита включают клинические шкалы, разработанные на основе анализа симптомов и лабораторных показателей. Классическими примерами являются шкала Рэнсона [Ranson J.H.C. et al., 1974] и шкала Глазго-Имри [Imrie C.W. et al., 1978], которые позволяют прогнозировать вероятность осложнений и летальных исходов. Эти шкалы оценивают такие параметры, как возраст пациента, уровень глюкозы, азота мочевины, лейкоцитоз, гипоксемия, а также снижение гематокрита. Шкала Маршалла, предложенная в 1990-х годах, оценивает наличие органной недостаточности и особенно актуальна для стратификации пациентов на ранних этапах заболевания [Marshall J.C. et al., 1995]. Однако основным недостатком традиционных методов является их зависимость от поздних лабораторных изменений, что ограничивает возможность ранней диагностики тяжелого течения ОП. Современные подходы к прогнозированию течения острого панкреатита включают использование шкалы APACHE II (Acute Physiology and Chronic Health Evaluation) [Knaus W.A. et al., 1985], которая оценивает тяжесть состояния на основе 12 физиологических параметров. Несмотря на сложность применения, шкала продемонстрировала высокую прогностическую ценность при тяжелых формах панкреатита. Шкала BISAP (Bedside Index of Severity in Acute Pancreatitis) [Wu B.U. et al., 2008] позволяет быстро и просто стратифицировать риск тяжелого течения ОП на раннем этапе, используя всего пять клинических признаков. Применение шкал SAPS II и SOFA дополнительно улучшает оценку полиорганной недостаточности в отделениях интенсивной терапии [Le Gall J.R. et al., 1993; Vincent J.L. et al., 1996]. Выпуск журнала №-25 Часть–1_ Май –2025 374 MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT Сравнительный анализ показывает, что современные шкалы, такие как APACHE II и BISAP, обладают большей чувствительностью и специфичностью по сравнению с традиционными шкалами Рэнсона и Имри, особенно в ранние сроки госпитализации [Papachristou G.I. et al., 2010]. В то