Модель прогнозирования необходимости повторного вмешательства после флексибельной уретерореноскопии с использованием объяснимого искусственного интеллекта

Почему важно предсказывать необходимость второй операции по удалению камней

Операцию по удалению камней из почек часто воспринимают как разовое решение, однако более четверти пациентов, перенесших современную малоинвазивную процедуру — флексибельную уретерореноскопию, — всё же нуждаются в повторном лечении. В этом исследовании рассматривается, может ли искусственный интеллект помочь врачам заранее определить, кто с высокой вероятностью потребует дополнительной процедуры, используя данные сканирований и сведения об операции для оптимального планирования и снижения стресса, затрат и времени на восстановление у пациентов.

Как лечат камни в почках сегодня

Флексибельная уретерореноскопия позволяет хирургу добраться до камней внутри почки, проводя тонкую камеру и лазер по естественному мочевому тракту. Эта методика менее инвазивна по сравнению со старыми операциями и стала предпочтительным выбором для многих случаев. Тем не менее полное удаление не всегда возможно. У некоторых пациентов остаются фрагменты, которые впоследствии вызывают боль, инфекцию или обструкцию, что вынуждает выполнять повторную эндоскопию, ударно-волновую терапию или более радикальное вмешательство. Существующие шкалы пытаются предсказать успех, но обычно опираются лишь на несколько параметров и затрудняются при значительной анатомической и каменной вариативности между пациентами.

Новый подход: обучение на данных прошлых пациентов

Исследователи проанализировали записи 656 пациентов, перенесших флексибельную уретерореноскопию за десять лет. Для каждого пациента собирали возраст, пол, размер и локализацию камня, данные КТ, результаты анализов крови и мочи, а также технические решения — например, размер используемого доступного канала и применение устройств с аспирацией. Затем они обучили и сравнили четырнадцать методов машинного обучения — от простой логистической регрессии до более сложных деревьев решений и бустинговых моделей — чтобы спрогнозировать, потребуется ли пациенту незапланированная дополнительная процедура.

Ключевой изгиб внутри почки

Главный вывод оказался не в лабораторном показателе и не в размере камня, а в угле внутри почки, где центральная чаша-соборное пространство соединяется с узкой трубкой, по которой моча оттекает в мочевой пузырь. Когда этот изгиб, называемый уретеропельвикальным углом, был острым, а не открытым, риск повторной операции значительно возрастал. У пациентов с углом менее 110 градусов частота дополнительного вмешательства превышала четыре из пяти, тогда как при более широком угле необходимость в повторном лечении встречалась редко. Эта закономерность сохранялась для разных локализаций камней внутри почки, что указывает на то, что этот один анатомический показатель отражает, насколько легко инструменты и фрагменты камней могут проходить.

Инструменты и настройки, которые могут изменить шансы

Помимо анатомии, на исход влияли и отдельные технические выборы во время операции. Более крупные доступные каналы, улучшающие поток жидкости и способствующие удалению фрагментов, были связаны с меньшей частотой дополнительных процедур, особенно в почках с более острым изгибом. Новое устройство доступа с возможностью аспирации также выглядело защитным фактором, вероятно потому, что помогает эффективнее удалять обломки. Модели искусственного интеллекта в исследовании последовательно выделяли эти факторы как значимые, подтверждая при этом, что большие или множественные камни по-прежнему усложняют задачу. Используя объяснимые методы, авторы могли показать не только точность моделей, но и какие входные данные формируют каждое предсказание и в каком направлении.

Что это значит для пациентов и врачей

Работа показывает, что простое измерение на предоперационной КТ в сочетании с несколькими ключевыми хирургическими решениями может дать ясное представление о том, кто, вероятно, потребует более одной процедуры по удалению камней. Для пациентов это означает более информированное консультирование о рисках, более персонализированный выбор метода лечения и разумное использование новых инструментов, которые могут компенсировать сложную анатомию. Для клиницистов простой калькулятор на основе этих моделей может поддержать принятие решений, не заменяя клинического суждения, и помочь подобрать оптимальный план лечения с первого раза.

Цитирование: Çoban, F., Kutlu, H. & Kalyenci, B. Prediction model for additional procedure requirement in flexible ureterorenoscopy using explainable artificial intelligence. Sci Rep 16, 15292 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-46898-9

Ключевые слова: камни в почках, флексибельная уретерореноскопия, уретеропельвикальный угол, машинное обучение, планирование операции