Диагностическая модель на основе машинного обучения для предоперационной стратификации пациенток с доброкачественными опухолевидными образованиями яичников
Тонеева С.Н., Тонеев Е.А., Волкова Н.А., Клинышева С.Ю., Сафиуллина А.Н., Писклюков Д.Р.
Цель: Разработка и оценка диагностической модели для стратификации пациенток с опухолевидными образованиями яичников с целью оптимизации тактики лечения и снижения риска «избыточного хирургического лечения».
Материалы и методы: В исследование включено 288 пациенток, перенесших лапароскопическое хирургическое лечение опухолевидных образований яичников. По гистологическому заключению 44 (15,3%) пациентки имели функциональные кисты, 244 (84,7%) – нефункциональные доброкачественные образования. В модель включены предикторы: HE4, CA125, нейтрофильно-лимфоцитарный индекс (NLR), индекс массы тела (ИМТ), размер образования по данным УЗИ, количество лет после менопаузы. Модель построена с использованием алгоритма дерева решений (Decision Tree Classifier). Для обучения использовано 70% выборки (202 пациентки), тестирование проводилось на независимой тестовой выборке (30%, 86 пациенток).
Результаты: На обучающей выборке модель продемонстрировала AUC=0,852. При тестировании AUC составила 0,835, чувствительность – 81,1%, специфичность – 84,6%. Применение модели позволяет повысить точность стратификации пациенток по вероятности функциональной природы образования и снизить риск неоправданных хирургических вмешательств.
Заключение: Разработанная диагностическая модель может служить эффективным инструментом поддержки клинического принятия решений при ведении пациенток с опухолевидными образованиями яичников. Необходима внешняя валидация модели.
Вклад авторов: Тонеева С.Н. – разработка концепции и дизайна исследования, анализ полученных данных, редактирование; Тонеев Е.А., Сафиуллина А.Н. – сбор материала, статистическая обработка данных, анализ полученных данных; Волкова Н.А. – проверка критически важного содержания; Клинышева С.Ю. – анализ полученных данных, редактирование; Писклюков Д.Р. – подготовка текста.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование: Работа выполнена без спонсорской поддержки.
Одобрение этического комитета: Исследование было одобрено этическим комитетом ГУЗ «Ульяновская областная клиническая больница».
Согласие пациентов на публикацию: Пациенты подписали информированное согласие на публикацию своих данных.
Обмен исследовательскими данными: Данные, подтверждающие выводы этого исследования, доступны по запросу у автора, ответственного за переписку, после одобрения ведущим исследователем.
Для цитирования: Тонеева С.Н., Тонеев Е.А., Волкова Н.А., Клинышева С.Ю., Сафиуллина А.Н.,
Писклюков Д.Р. Диагностическая модель на основе машинного обучения для предоперационной стратификации пациенток с доброкачественными опухолевидными образованиями яичников.
Акушерство и гинекология. 2026; 3: 112-118
https://dx.doi.org/10.18565/aig.2025.230
Ключевые слова
киста яичника
доброкачественное новообразование яичника
Список литературы
- Seguin C.L., Lietz A.P., Wright J.D., Wright A.A., Knudsen A.B., Pandharipande P.V. Surveillance in older women with incidental ovarian cysts: maximal projected benefits by age and comorbidity level. J. Am. Coll. Radiol. 2021; 18(1PtA): 10-8. https://dx.doi.org/10.1016/j.jacr.2020.09.048
- Zeng S., Wang X.L., Yang H. Radiomics and radiogenomics: extracting more information from medical images for the diagnosis and prognostic prediction of ovarian cancer. Mil. Med. Res. 2024; 11(1): 77. https://dx.doi.org/10.1186/s40779-024-00580-1
- Srivastava S., Koay E.J., Borowsky A.D., De Marzo A.M., Ghosh S., Wagner P.D. Cancer overdiagnosis: a biological challenge and clinical dilemma. Nat. Rev. Cancer. 2019. 19(6): 349-58. https://dx.doi.org/10.1038/s41568-019-0142-8
- Feeney L., Harley I.J.G., McCluggage W.G., Mullan P.B., Beirne J.P. Liquid biopsy in ovarian cancer: catching the silent killer before it strikes. World J. Clin. Oncol. 2020; 11(11): 868-89. https://dx.doi.org/10.5306/wjco.v11.i11.868
- Vlăduţ C., Bilous D., Ciocîrlan M. Real-life management of pancreatic cysts: simplified review of current guidelines. J. Clin. Med. 2023; 12(12): 4020. https://dx.doi.org/10.3390/jcm12124020
- Sahu S.A., Shrivastava D. A comprehensive review of screening methods for ovarian masses: towards earlier detection. Cureus. 2023; 15(11): e48534. DOI: https://dx.doi.org/10.7759/cureus.43225
- Timmerman D., Planchamp F., Bourne T., Landolfo C., du Bois A., Chiva L. et al. ESGO/ISUOG/IOTA/ESGE Consensus Statement on pre-operative diagnosis of ovarian tumors. Int. J. Gynecol. Cancer. 2021; 31(7): 961-82. https://dx.doi.org/10.1136/ijgc-2021-002565
- Radwan S.M.A.A. The role of interventional radiology in the management of malignant and benign gynecological diseases. Kaunas; 2024. Available at: https://search.proquest.com/openview/a3fb1eaf1cb33f89fae40dc561208fc8/1
- Rai Talapadi N. Biochemical markers and combination testing for the diagnosis of ovarian cancer in women with symptoms or signs suspicious of ovarian cancer. University of Birmingham. Thesis. 2021. Available at: https://etheses.bham.ac.uk/id/eprint/11145/7/RaiTalapadi2021MD.pdf
- Холова С.Х., Хушвахтова Э.Х. Роль онкомаркеров в диагностике женщин с доброкачественными новообразованиями яичников. Вестник медико-социального института Таджикистана. 2024; 4: 66-72.
- American College of Obstetricians and Gynecologists’ Committee on Practice Bulletins—Gynecology. Practice Bulletin No. 174: Evaluation and Management of Adnexal Masses. Obstet. Gynecol. 2016; 128(5): e210-e226. https://dx.doi.org/10.1097/AOG.0000000000001768
- Jing B., Chen G., Yang M., Zhang Z., Zhang Y., Zhang J. et al. Development of prediction model to estimate future risk of ovarian lesions: a multi-center retrospective study. Prev. Med. Rep. 2023; 35: 102296. https://dx.doi.org/10.1016/j.pmedr.2023.102312
- Li Y., Zhao X., Zhou Y., Gong L., Peng E. Decision tree model for predicting ovarian tumor malignancy based on clinical markers and preoperative circulating blood cells. BMC Med. Inform. Decis. Mak. 2025; 25(1): 94. https://dx.doi.org/10.1186/s12911-025-02934-8
- Zhang T., Pang A., Lyu J., Ren H., Song J., Zhu F. et al. Application of nonlinear models combined with conventional laboratory indicators for the diagnosis and differential diagnosis of ovarian cancer. J. Clin. Med. 2023; 12(3): 844. https://dx.doi.org/10.3390/jcm12030844
- Liu H., Ai H., Liu Y. Exploring the current state and research innovation in endometrial cancer screening. Oncol. Adv. 2025; 3(1): 50-60. https://dx.doi.org/10.14218/OnA.2024.00034
- Moro F., Giudice M.T., Ciancia M., Zace D. et al. Application of artificial intelligence to ultrasound imaging for benign gynecological disorders: systematic review. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2025; 65(3): 295-302. https://dx.doi.org/10.1002/uog.29171
Поступила 25.08.2025
Принята в печать 28.11.2025
Об авторах / Для корреспонденции
Тонеева Светлана Николаевна, врач акушер-гинеколог, гинекологического отделения, УОКБ, 432017, Россия, Ульяновск, ул. III Интернационала, д. 7,s.toneeva@inbox.ru, https://orcid.org/0009-0003-3101-881X
Тонеев Евгений Александрович, к.м.н., врач-торакальный хирург хирургического отделения торакальной онкологии, ОКОД; доцент кафедры госпитальной хирургии, медицинский факультет им Т.З. Биктимирова, Институт медицины, экологии и физической культуры, Ульяновский государственный университет, 432000, Россия, Ульяновск, ул. Л. Толстого, д. 42, e.toneev@inbox.ru; SPIN-code 2236-3277, AuthorID: 1043371, https://orcid.org/0000-0001-8590-2350
Волкова Наталья Александровна, заместитель главного врача по акушерско-гинекологической помощи, УОКБ, 432017, Россия, Ульяновск, ул. III Интернационала, д. 7; старший преподаватель кафедры акушерства и гинекологии, медицинский факультет им. Т.З. Биктимирова, Институт медицины, экологии и физической культуры, Ульяновский государственный университет, 432000, Россия, Ульяновск, ул. Л. Толстого, д. 42, n_volkova2010@mail.ru, https://orcid.org/0009-0009-3018-4852
Клинышева Светлана Юрьевна, ординатор 2 года факультета последипломного медицинского и фармацевтического образования, Ульяновский государственный университет, 432000, Россия, Ульяновск, ул. Л. Толстого, д. 42, klinyshevazs99@list.ru, https://orcid.org/0009-0007-7686-8593
Сафиуллина Алия Наисовна, студентка 6 курса медицинского факультета им. Т.З. Биктимирова, Институт медицины, экологии и физической культуры, Ульяновский государственный университет, 432000, Россия, Ульяновск, ул. Л. Толстого, д. 42, awesome.mukhutdinova@yandex.ru, SPIN-code: 6344-1106,
https://orcid.org/0009-0009-1455-8287
Писклюков Даниил Родионович, студент 2 курса медицинского факультета им. Т.З. Биктимирова, Институт медицины, экологии и физической культуры,
Ульяновский государственный университет, 432000, Россия, Ульяновск, ул. Л. Толстого, д. 42, danilovdaniil1999@yandex.ru, https://orcid.org/0009-0002-7967-4528
Автор, ответственный за переписку: Алия Наисовна Сафиуллина, awesome.mukhutdinova@yandex.ru
Также по теме
