ПРЕГЕСТАЦИОННОЕ НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАДЕРЖКИ РОСТА ПЛОДА ИЛИ МАЛОГО К ГЕСТАЦИОННОМУ ВОЗРАСТУ ПЛОДА С ПОСЛЕДУЮЩЕЙ ИНТЕНСИВНОЙ ТЕРАПИЕЙ НОВОРОЖДЕННОГО

Аннотация:

Цель: Разработать прототип нейросетевого инструмента для прегестационной стратификации женщин высокого риска по родоразрешению плодом с задержкой роста (ЗРП) или малым к гестационному возрасту (МГВ) и необходимостью интенсивной терапии (ИТ) новорожденного и провести его апробацию. Материалы и методы: Выполнено проспективное когортное исследование. Основная клиническая база: Перинатальный центр ГБУЗ Республики Крым «Республиканская клиническая больница им. Н.А. Семашко». Период исследования: 2018—2023гг. В исследование включено 611 женщин с одноплодной беременностью с недостаточным ростом плода: с ЗРП (п=435) и МГВ (п=176). Прогнозирование выполняли с использованием персонального компьютера: программы Statistica 12.0, модуля Automated Neural Networks (Автоматизированные нейронные сети). Результаты: Использование среды для автоматизированного анализа нейросетевых моделей позволило получить прототипы инструментов стратификации на прегестационном этапе женщин с риском развития недостаточного роста плода по его варианту (ЗРП или МГВ) (модель 1); необходимости ИТ новорожденного (модель 2), включая респираторную поддержку (модель 3). Данное нейросетевое прогнозирование эффективно (точность обучения, тестирования и валидации нейронных сетей до 100%) обеспечивают материнские клинико-анамнестические и социально-демографические параметры (место и постоянство жительства, образование, род работы, семейное положение; возрастные, включая отцовские), росто-весовые, особенности становления репродуктивной функции, репродуктивный опыт, масса плода в предыдущих родах, гестационный опыт, преэклампсия в предыдущую беременность, родоразрешение в анамнезе и его метод). Заключение. Полученные нейросетевые модели демонстрируют возможность разработки инструментов, предоставляющих прогнозную клиническую и управленческую аналитику, позволяющие клиницисту в ежедневной практике на основе оценки клинико-анамнестических данных женщин обосновать выбор оптимального ведения беременности, скрининга и диагностики нарушений, своевременной маршрутизации беременных в интересах плода в учреждения соответствующего уровня.

Авторы:

Издание: Акушерство и гинекология
Год издания: 2024
Объем: 14с.
Дополнительная информация: 2024.-N 10.-С.60-73. Библ. 30 назв.
Просмотров: 1