Учёные в России разработали ИИ-модель, которая оценивает риск преждевременных родов

Что это за ИИ-модель

Учёные взяли за основу алгоритм CatBoost — он сочетает клинические факторы и позволяет выявить на основе этого пациенток, у которых высока вероятность осложнений в родах. Модель обучили на 10 тысячах обезличенных медицинских карт беременных с учётом 54 разных параметров — клинические и лабораторные данные, записи врача и другие. Тексты обрабатывала другая модель, специально обученная работе с медицинской информацией на русском языке.

В итоге точность прогноза преждевременных родов у Catboost составила 81%: модель выявила до 87% случаев преждевременных родов и в 82% случаев различала группы высокого и низкого риска.

Что учитывает ИИ, когда определяет риски преждевременных родов:

• плацентарную недостаточность
• истмико-цервикальную недостаточность
• было ли ЭКО
• многоплодная ли это беременность
• перенесённые инфекции

В отличие от обычной статистики, алгоритм анализирует не отдельные факторы риска, а их совокупность и различные сочетания и\или, учитывает возможные клинические сценарии и реальные, а также динамику состояния беременной женщины.

Зачем это сделали

Преждевременные роды до сих пор остаются одной из главных причин гибели новорождённых и патологий при родах, причём их частота по всему миру сохраняется на уровне 5-18%. Чем точнее будет диагностика, позволяющая спрогнозировать риски преждевременных родов, тем выше шансы, что беременной женщине окажут поддержку, вовремя назначат терапию и помогут сохранить беременность до конца положенного срока.

Разработчики системы считают, что такой инструмент, хоть и не может заменить врача, помогает вовремя понять, что нужна профилактическая помощь. Также он помогает самим врачам принимать решения и составлять стратегию ведения беременности у конкретной женщины.

Они надеются, что глобально ИИ-модель повлияет и на количество преждевременных родов — их количество может снизиться благодаря ранним прогнозам и диагностике. Над технологией планируют работать дальше и научить её учитывать ещё и биохимические параметры, после чего начнут внедрять более широко.