Prospects of an automated computer software implementation for prediction of course and treatment in patients with different forms of odontogenic maxillary sinusitis

dc.contributor.authorVoloshan, Oleksandr
dc.contributor.authorGrigorov, Sergiy
dc.contributor.authorDemyanyk, Dmytro
dc.contributor.authorRuzin, Gennadiy
dc.contributor.authorLokes, Kateryna
dc.date.accessioned2020-02-20T08:44:18Z
dc.date.available2020-02-20T08:44:18Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractIt has been suggested to implement automated computer software for predicting the course and treatment in patients with various forms of odontogenic maxillary sinusitis (OMS) into clinical practice. The results of 153 patients’ (prospective group) treatment were analyzed with the use of medical expert systems (MES), gender - age distribution, clinical - anamnestic data, type of surgery and comparative characteristics of complications with retrospective group. Reliable computer diagnoses were obtained, suggested by the MES, which coincided with the final clinical diagnoses in 97% of cases and individualized comprehensive treatment was applied to each clinical case. By means of MES, with regard to the prognosis of diagnosis and the comprehensive treatment variant, we have managed to reduce the proportion of actual complications depending on the clinical OMS form from 9, 22% (19 patients) to 2.6% (4 patients). The initial results analysis established the efficiency and prospects of using the automated “Easy-sinus 1.01” MES in the treatment of patients with various OMS forms.Запропоновано впровадження в клінічну практику автоматизованої комп'ютерної програми прогнозування перебігу захворювання та лікування пацієнтів з різноманітними формами одонтогенного верхньощелепного синуситу (ОВС). Проведено аналіз результатів лікування 153 пацієнтів (проспективної групи) з використанням медичної експертної системи (МЕС), розподілу за гендерно-віковими, клініко-анамнестичними даними, типу хірургічних втручань і порівняльної характеристики ускладнень з ретроспективною групою. Отримано правдоподібні комп'ютерні діагнози, які були запропоновані МЕМ, збіглися з заключними клінічними діагнозами в 97%, що в подальшому дозволило застосувати індивідуалізоване комплексне лікування в кожному з клінічних випадків. За допомогою застосування МЕС для прогнозування діагнозу і варіантів комплексного лікування вдалося знизити питому вагу фактичних ускладнень в залежності від клінічної форми ОВС з 9,22% (19 пацієнтів) до 2,6% (4 пацієнта). Аналіз вихідних результатів встановив ефективність і перспективність застосування автоматизованої МЕС «Easy- sinus 1.01» в лікуванні пацієнтів з різними формами ОВС.ru_RU
dc.identifier.citationProspects of an automated computer software implementation for prediction of course and treatment in patients with different forms of odontogenic maxillary sinusitis / O. O. Voloshan, S. M. Grigorov, D. S. Demyanyk, G. P. Ruzin, K. P. Lokes // Світ медицини і біології. – 2019. – № 4 (70). – С. 39–45.ru_RU
dc.identifier.issn2079-8334
dc.identifier.urihttps://repo.knmu.edu.ua/handle/123456789/25751
dc.language.isoenru_RU
dc.subjectodontogenic maxillary sinusitisru_RU
dc.subjectmedical expert systemsru_RU
dc.subjectdiagnosis and treatmentru_RU
dc.subjectcomputer-based disease predictionru_RU
dc.subjectодонтогенний верхньощелепний синуситru_RU
dc.subjectмедичні експертні системиru_RU
dc.subjectкомп'ютерне прогнозування захворюванняru_RU
dc.titleProspects of an automated computer software implementation for prediction of course and treatment in patients with different forms of odontogenic maxillary sinusitisru_RU
dc.title.alternativeПерспективи впровадження автоматизованого програмного забезпечення для прогнозування перебігу та лікування пацієнтів з різноманітними формами одонтогенного верхньощелепного синуситуru_RU
dc.typeArticleru_RU

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Voloshan AA.pdf
Size:
751.42 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
11.22 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: