Патологии беременности включают ряд болезней и отдельных клинических симптомов, которые развиваются только во время протекания беременности. Они могут быть связаны как с плодом, так и с общим состоянием пациентки. Значительно влиять на течение беременности могут такие факторы, как образ жизни будущей матери, состояние здоровья до беременности, различные нарушения, которые связаны с развитием будущего ребенка.
Хотя беременность и является нормальным физиологическим процессом, не исключена вероятность того, что она будет протекать с осложнениями. Сегодня для определения возможных рисков и патологий необходимы относительно длительные обследования, тесты и анализы, требующие визита пациентки в учреждения здравоохранения.
«У нас возникла гипотеза о том, что данные о протекании беременности, которые фиксируют гинекологи и репродуктологи, могут использоваться для прогноза патологий. Речь идет о большом количестве разнообразной информации от роста и возраста пациентки до вредных привычек мужа и перенесенных травм. Мы создали систему, использующую алгоритмы предобработки данных и машинное обучение. Она позволила подтвердить нашу идею на практике. Действительно оказалось, что многие патологии можно спрогнозировать или диагностировать с высокой точностью по данным истории болезни».
– Аспирант кафедры алгоритмической математики СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дарина Станиславовна Рипка
В рамках проекта ученые ЛЭТИ использовали верифицированные обезличенные данные 100 пациенток. Оказалось, что на практике врачи не часто подробно описывали анамнез пациенток, поэтому исследователям пришлось повторно проводить проводить опросы в индивидуальном порядке.
Собранные данные были обработаны, а затем на их основе были получены статистические характеристики. Ученые меняли модель несколько раз, применяя различные методы машинного обучения, пока результат обработки данных не продемонстрировал высокую точность прогнозирования. Сейчас система умеет классифицировать семь различных патологий и состояние их отсутствия с точностью до 90%.
«Сейчас мы работаем над созданием приложения на основе нашей модели. С его помощью даже вне больницы женщина сможет внести данные и получить прогноз или раннюю диагностику патологий беременности. Преимущество нашей системы также в том, что получить прогноз можно до беременности (правда, в этом случае точность несколько ниже - до 86%), что позволит пациентке спланировать ее протекание».
– Аспирант кафедры алгоритмической математики СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дарина Станиславовна Рипка
Ученые также работают над увеличением базы данных пациенток, в частности, для повышения точности системы. Результаты проекта являются частью кандидатской диссертации Дарины Станиславовны Рипки.