@misc{Szaleniec_Joanna_Wykorzystanie_2014,
 author={Szaleniec, Joanna},
 address={Kraków},
 howpublished={online},
 year={2014},
 school={Wydział Lekarski},
 language={pol},
 abstract={Wprowadzenie. Leczenie operacyjne prowadzi do zmniejszenia nasilenia objawów przewlekłego zapalenia zatok przynosowych (PZZP) u większości, ale nie u wszystkich chorych. Przewidywanie wyniku zabiegu może wspomagać wybór optymalnej metody leczenia u poszczególnych pacjentów.Cel pracy. Celem pracy było zbudowanie modeli predykcyjnych pozwalających w sposób zindywidualizowany przewidywać wynik leczenia operacyjnego chorych z PZZP.Materiał i metoda. Grupę badaną stanowiło 183 chorych operowanych metodą endoskopową z powodu PZZP. Ocena przed operacją obejmowała wywiad, badanie laryngologiczne, tomografię komputerową i kwestionariusz samooceny objawów. Nasilenie dolegliwości oceniano ponownie po 3-6 i 12 miesiącach po operacji. Do przewidywania wyników leczenia na podstawie danych uzyskanych przed zabiegiem wykorzystano sztuczne sieci neuronowe (samouczące się systemy informatyczne wzorowane na budowie i funkcji układu nerwowego).Wyniki. Najlepsze modele prawidłowo przewidywały zmianę nasilenia dolegliwości po zabiegu operacyjnym u 94% chorych. W odniesieniu do poszczególnych objawów PZZP uzyskano 70-91% trafnych predykcji. Dla skutecznego prognozowania wystarczające były dane uzyskane w ramach rutynowej diagnostyki przedoperacyjnej.Wnioski. Sztuczne sieci neuronowe są efektywnymi narzędziami do prognozowania wyników leczenia operacyjnego chorych z PZZP i mają szansę znaleźć zastosow},
 abstract={anie w codziennej praktyce klinicznej.},
 title={Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu efektów leczenia operacyjnego chorych z przewlekłym zapaleniem zatok przynosowych},
 type={Praca doktorska},
 keywords={przewlekłe zapalenie zatok przynosowych, sztuczne sieci neuronowe, modelowanie},
}