Среди заболеваний нервной системы детский церебральный паралич (ДЦП) является наиболее частой причиной инвалидизации у детей. ДЦП характеризуется нарушениями статодинамических, психических, речевых, сенсорных функций, а также наличием вторичных осложнений на фоне изменения мышечного тонуса и функций суставов. Вышеперечисленные функции оцениваются при проведении медико-социальной экспертизы. Для оптимизации процесса установления категории «ребёнок-инвалид» детям с ДЦП актуальным является выявление предикторов при определении степени выраженности стойких нарушений функций, как одного из критериев установления инвалидности. Цель исследования. Определить предикторы развития стойких нарушений функций у детей с детским церебральным параличом с помощью дискриминантного анализа. Материал и методы. В исследовании использованы сведения актов и протоколов медико-социальной экспертизы 1229 детей с ДЦП, отражающие клинические, инструментальные, психофизические, интегральные показатели состояния пациентов. Выполнен корреляционный анализ для определения связи между интегральными параметрами здоровья и степенью выраженности стойких нарушений функций организма с целью отбора показателей для дискриминантного анализа. С помощью дискриминантного анализа определены предикторы развития стойких нарушений функций организма у детей с ДЦП. Проверка статистической значимости осуществлялась посредством p-значения с установленными уровнями значимости 0,05 для определения значимости корреляционной связи и 0,01 для отбора предикторов по результатам дискриминантного анализа. Результаты. По результатам корреляционного и дискриминантного анализа к значимым (p<0,01) предикторам развития нарушений функций были отнесены: оценка больших состояний пациента по шкале GMFCS, отсутствие контроля функции тазовых органов, задержка психомоторного развития на первом году жизни, задержка речевого развития, наличие псевдобульбарного синдрома. Точность линейной модели классификации степени выраженности стойких нарушений функций организма у детей с ДЦП составила 0,92. Вывод. Установленные показатели состояния здоровья детей с ДЦП являются предвестниками развития стойких нарушений функций организма. Классификационная модель может быть эффективно использована для прогноза степени выраженности стойких нарушений функций организма у детей с ДЦП.

Цель исследования. Злокачественные новообразования остаются ведущей причиной инвалидизации в России, а рак молочной железы (РМЖ) занимает лидирующее место среди онкологической патологии у женщин. Медико-социальная экспертиза таких пациенток включает разработку индивидуальной программы реабилитации (ИПРА), которая включает выбор и назначение технических средств реабилитации (ТСР). Создание системы поддержки принятия экспертных решений по выбору ТСР для данных пациенток является актуальной задачей в сфере медико-социальной экспертизы. Разработать систему поддержки принятия экспертных решений для помощи врачам-экспертам в рекомендации ТСР пациентам с РМЖ. Материал и методы. В исследовании использован датасет, содержащий деперсонализированные сведения из актов МСЭ и ИПРА 1572 пациенток с РМЖ, прошедших медико-социальную экспертизу в 2023–2024 гг. в г. Санкт-Петербург. Выполнен анализ включённых в ИПРА ТСР у пациенток с РМЖ, изучена взаимосвязь назначения ТСР с клиническими показателями данных пациенток. На основе анализа и показаний к назначению ТСР разработана цифровая модель искусственного интеллекта для рекомендаций по включению ТСР в программы ИПРА у данных пациенток. Данная модель была интегрирована в систему поддержки принятия экспертных решений. Результаты. Наиболее часто назначаемыми изделиями для пациенток с РМЖ являются экзопротезы молочной железы и трикотажные чехлы для них, бюстгальтер или грация для их фиксации, бандаж ортопедический на верхнюю конечность для улучшения лимфовенозного оттока. Согласно рассчитанным метрикам, разработанная модель искусственного интеллекта на основе решающих правил показала высокое качество работы при составлении рекомендаций (доля правильных предсказаний 91–95 %, f-мера 92–96 %). На основе данной модели разработана система поддержки принятия экспертных решений по подбору ТСР для пациентов с РМЖ. Заключение. Разработанная система поддержки принятия экспертных решений по выбору ТСР пациентам с РМЖ может быть эффективно использована в деятельности врачей-экспертов.