Новый анализ почти 10 000 беременностей с использованием искусственного интеллекта выявил ранее неизвестные комбинации факторов риска, связанных с серьезными негативными исходами беременности, включая мертворождение. Исследование показало, что риск для младенцев может варьироваться в десять раз, даже при одинаковом лечении в соответствии с клиническими рекомендациями.
Натан Блу, научный сотрудник Университета Калифорнии в Сан-Франциско, и его коллеги обнаружили «действительно неожиданную» комбинацию факторов риска с помощью модели искусственного интеллекта. Это открытие является важным шагом к персонализированной оценке риска и уходу за беременными.
Результаты исследования опубликованы в BMC Pregnancy and Childbirth.
Непредвиденные риски
Исследователи проанализировали данные о 9 558 беременностях, включая информацию о социальных и физических характеристиках беременных, кровяном давлении, истории болезней и весе плода, чтобы выявить закономерности с помощью искусственного интеллекта. Они обнаружили новые комбинации характеристик матери и плода, связанные с негативными исходами беременности.
Например, если у беременной был диабет, то риск мертворождения был выше для плода женского пола, чем для плода мужского пола. Эта закономерность показывает, что модель искусственного интеллекта может помочь исследователям узнать о здоровье беременных.
«ИИ обнаружил нечто, что могло быть использовано для информирования о риске, чего не распознал даже гибкий, опытные мозг клинициста», — отметил Блу.
Точность оценки риска
Исследователи стремились разработать более точные оценки риска для плодов, которые достигают нижних 10% по весу, но не нижних 3%. Эти дети обычно здоровы, но требуют интенсивного медицинского наблюдения. Современные клинические рекомендации рекомендуют интенсивный мониторинг при таких беременностях, что создает значительную эмоциональную и финансовую нагрузку.
Однако исследователи обнаружили, что риск варьируется в широких пределах: от не более высокого, чем при средней беременности, до почти в десять раз превышающего средний риск. Риск зависел от таких факторов, как пол плода, наличие или отсутствие сахарного диабета и аномалий развития, таких как порок сердца.
Блу подчеркивает, что исследование выявило только корреляции между переменными и не предоставило информации о причинах негативных исходов.
Почему ИИ?
Оценка рисков беременности включает множество переменных, от состояния здоровья матери до данных УЗИ. Опытные клиницисты могут взвесить эти факторы для принятия индивидуальных решений, но даже лучшие врачи не смогут количественно оценить свои решения. Чтобы решить эту проблему, исследователи использовали «объяснимый искусственный интеллект», который предоставляет информацию о факторах, влияющих на оценку риска.
Объяснимый ИИ обладает гибкостью экспертного клинического суждения и избегает его подводных камней. Модель исследователей особенно хорошо подходит для оценки редких сценариев беременности и точного прогнозирования исходов для людей с уникальными сочетаниями факторов риска.
Исследователи планируют протестировать и валидировать свою модель на новых группах населения, чтобы убедиться в её способности предсказывать риск. Блу надеется, что модель, основанная на искусственном интеллекте, поможет персонализировать оценку риска и лечение во время беременности.
«Модели ИИ могут оценить риск, специфичный для контекста данного человека, прозрачно и воспроизводимо, чего не может сделать наш мозг», — говорит он. «Такого рода способности могут произвести трансформацию в нашей области».
Литература:
AI-based analysis of fetal growth restriction in a prospective obstetric cohort quantifies compound risks for perinatal morbidity and mortality and identifies previously unrecognized high risk clinical scenarios, BMC Pregnancy and Childbirth (2025). DOI: 10.1186/s12884-024-07095-6