DEVELOPMENT OF A COMPUTER SYSTEM FOR DIAGNOSTICS AND CHOICE OF TREATMENT TACTICS FOR UROLOGICAL DISEASES BASED ON STATISTICAL MODELING

Заболеваемость циститом во всем мире составляет до 0,5 эпизодов на каждую женщину в год. В России с диагнозом острый цистит ежегодно за медицинской помощью обращаются до 36 млн больных. В последние годы, цистит стали считать исключительно амбулаторным заболеванием, при котором лечение может быть назначено врачом общей практики. Упрощенный подход к диагностике и широкое использование эмпирической антибактериальной терапии приводит к высокой частоте рецидивов цистита во всем мире. В России частота рецидивов инфекции нижних мочевых путей достигает 82%. Вышеизложенные обстоятельства свидетельствуют об актуальности вопросов диагностики и лечения больных острым циститом, необходимости повышения уровня грамотности врачей первичного звена, строгого соблюдения утвержденных стандартов диагностики и антибактериальной терапии инфекций мочевых путей. В данной статье представлены основные принципы и методы создания автоматизированной системы диагностики и выбора тактики лечения урологических заболеваний, которая будет использовать машинное обучение и искусственный интеллект для повышения точности диагностики и оптимизации лечебных стратегий. Такая автоматизированная система позволит значительно улучшить качество процесса постановки диагноза и лечения урологических заболеваний The incidence of cystitis worldwide is up to 0.5 episodes per woman per year. In Russia, up to 36 million patients with acute cystitis seek medical help annually. In recent years, cystitis has been considered an exclusively outpatient disease in which treatment can be prescribed by a general practitioner. A simplified approach to diagnosis and the widespread use of empirical antibacterial therapy leads to a high incidence of cystitis recurrence worldwide. In Russia, the recurrence rate of lower urinary tract infection reaches 82%. The above circumstances indicate the relevance of the issues of diagnosis and treatment of patients with acute cystitis, the need to increase the literacy level of primary care physicians, strict compliance with approved standards for diagnosis and antibacterial therapy of urinary tract infections. This article presents the basic principles and methods of creating an automated diagnostic system and choosing tactics for the treatment of urological diseases