Site icon Добровестник

ИИ научили прогнозировать патологии беременности по истории болезни

ИИ научили прогнозировать патологии беременности по истории болезни

Ученые ЛЭТИ создали алгоритм, который позволяет по истории болезни пациентки прогнозировать будущие патологии беременности. Разработка ляжет в основу систем поддержки принятия решений акушера и пациенток для прогнозирования протекания и исхода беременности без потребности посещения больницы. Об этом «Газете.Ru» рассказали в ЛЭТИ.

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. 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, которая подтвердила нашу идею на практике. Действительно, многие патологии можно спрогнозировать или диагностировать с высокой точностью по данным истории болезни», – рассказала «Газете.Ru» аспирант кафедры алгоритмической математики СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дарина Рипка.

Ученые провели работоспособность системы на сотне пациентов. Исследователи работают над увеличением базы данных пациенток, в частности, для повышения точности системы. 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», – отметила Рипка.

Exit mobile version