Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Пермские ученые нашли эффективный способ оценить тяжесть легочной болезни у недоношенных младенцев
Преждевременные роды — одна из проблем современной медицины, пока не имеющая тенденции к снижению. В России около 10 процентов из 1,3-1,4 миллионов малышей рождаются недоношенными. Зачастую это вызывает бронхолегочную дисплазию — хроническое заболевание, при котором легкие формируются неправильно. У большинства детей с таким недугом в будущем возрастает риск возникновения респираторных инфекций, синдрома бронхиальной гиперреактивности и других проблем со здоровьем. Ученые Пермского Политеха разработали математические модели прогнозирования уровня бронхолегочной дисплазии у недоношенных новорожденных с экстремально низкой массой тела. Это позволит определить степень тяжести болезни на ранних сроках жизни ребенка и своевременно подобрать лечение.
Статья опубликована в материалах Всероссийской студенческой научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 2024). Исследование проведено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Бронхолегочная дисплазия — самое частое хроническое заболевание легких у недоношенных новорожденных детей с критично низкой массой тела (до одного килограмма при рождении). Оно связано с незрелостью легочных тканей, токсичным воздействием кислорода при искусственной вентиляции легких и рядом других факторов. В настоящее время выделяют легкую, среднюю и тяжелую степени болезни. Первоначальная задача врачей – подобрать лечение, которое снизит риск развития серьезных форм недуга.
На сегодняшний день существуют методы прогнозирования заболевания, но все они основаны только на одной группе параметров, например, на результатах лабораторного исследования пуповинной крови. Проблема в том, что они не включают в себя многие факторы, которые воздействуют на развитие болезни.
Ученые Пермского Политеха разработали модели, учитывающие количественные показатели из разных групп характеристик, влияющих на степень тяжести заболевания: вес при рождении, питание пациента, характеристики аппарата искусственной вентиляции легких и другие.
«Для создания модели врачи предоставили нам данные 76 детей, у 56 из них – средняя или тяжелая степень бронхолегочной дисплазии, а у 20 она либо отсутствует, либо находится в легкой форме. Такое маленькое количество данных не обеспечивает устойчивость и точность модели, а лишь берется за основу. Чтобы она работала правильно, мы создали множество компьютерных «двойников» с разным набором показателей на основе данных о реальных пациентах. Это расширяет информационную базу для модели, которая поможет вычислить степень тяжести болезни», – комментирует Елена Полежаева, старший преподаватель кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ.
«С помощью такой базы данных мы создали математические функции (алгоритмы) в качестве основы для компьютерной программы, которая будет определять уровень заболевания. Функций всего две – для первой группы (нет заболевания/легкая форма) и для второй (средняя/тяжелая). Чтобы определить степень болезни, нужно подставить показатели ребенка в каждую из них. Затем механизм считает, где получается большее значение, и определяет младенца в ту или иную группу. Эту систему проверяли на реальных данных тех 76 пациентов, которые использовались, как основа модели. Точность составила 84,2 процента, что считается хорошим результатом», – заключает Андрей Давыдов, доцент кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ, кандидат технических наук.
Построенная учеными Пермского Политеха модель будет основой для программы, которая поможет врачам принимать решения о диагнозе бронхолегочной дисплазии у недоношенных детей с экстремально низкой массой тела. Также с ее помощью можно подобрать соответствующее лечение для маленького пациента и определить, изменения каких параметров уменьшат вероятность появления средней или тяжелой степени заболевания.
Telegram 
Дзен 
VK Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.
Международная команда ученых оценила связь между длительностью физической активности, ее интенсивностью, риском смерти от всех причин и вероятностью развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.
Кража лошадей была серьезной проблемой для крестьянских хозяйств в Российской империи. Особенности этого явления, включающие жестокие уголовные наказания, крестьянский самосуд и межэтнические конфликты, выявили в ходе исследования юридических источников историки из МФТИ и РЭУ имени Г.В. Плеханова.
Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.
Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.
В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно