Новые диагностические подходы к установлению тяжести хронической сердечной недостаточности – широко распространенного синдрома на фоне кардиоваскулярных заболеваний должны интегрировать результаты исследования различных звеньев патогенеза, создавать основу оценки риска её прогрессирования, определения дальнейшего индивидуального прогноза. С целью разработки алгоритма интегральной оценки и прогно-зирования функциональных нарушений системы кровообращения выполнен нейросетевой анализ эхо- и допплеркардиографических показателей, маркеров субклинического воспаления, липидных нарушений и ок-сидативного стресса, апоптоза, саркопении, интерстициального фиброза в миокарде, отражающих выражен-ность основных патогенетических процессов в прогрессировании хронической сердечной недостаточности у больных артериальной гипертонией пожилого возраста. Применение нейросетевого анализа с помощью ней-роимитатора NeuroPro 0,25 на основе консилиума нейронных сетей обеспечило высокоточную оценку риска кар-диоваскулярных расстройств. После проведения эксперимента получено 15 нейросетей минимальной структуры с их упрощением за счет сокращения числа входных сигналов, позволившее с высокой точностью прогнозировать функциональный класс недостаточности кровообращения. Определена наиболее высокая факторная значимость снижения сывороточного уровня тканевого ингибитора матриксной металлопротеиназы-1 менее 500 пг/мл, увеличения конечного диастолического размера левого желудочка свыше 5 см, уровня активности высокочувствительного С-реактивного протеина более 5 мг/л в определении прогноза прогрессирования хронической сердечной недостаточности.
New diagnostic approaches to establish the severity of chronic heart failure as a widespread syndrome on a background of cardiovascular diseases should integrate the results of various studies of the pathogenesis and create a basis for risk assessment of its progression, estimation of the individual prognosis. To develop an algorithm of integrated assessment and prediction of functional disorders of the cardio-vascular system, a neural network analysis of echo- and Doppler-cardiography indicators, markers of subclinical inflammation, lipid disorders, oxidative stress, apoptosis, interstitial fibrosis in the myocardium, reflecting the severity of the major pathogenetic processes in the progression of heart failure in elderly hypertensive patients was carried out. The use of neural network analysis by means of neuro-imitator NeuroPro 0,25 on the basis of a consultation of neural networks has provided a highly accurate assessment of the risk of cardiovascular disorders. As results of the experiment were 15 neural networks of minimum structure with their simplification by reducing the number of input signals, allowed to accurately predict the functional class of heart failure. The highest factor importance of reducing serum levels of tissue inhibitor of matrix metalloproteinase-1 less than 500 pg/ml, the increasing end-diastolic dimensions of the left ventricle over 5 cm, the activity level of high-sensitivity C-reactive protein more than 5 mg/l in determining the prognosis of progression of chronic heart failure were identified