Прогнозирование преэклампсии с использованием технологий искусственного интеллекта

Стратегия сохранения репродуктивного потенциала Российской Федерации сфокусирована на персонифицированной охране здоровья женщины и основана на доклиническом выявлении гинекологических заболеваний и больших акушерских синдромов на этапе предикции неблагоприятных исходов и последующих превентивных мероприятиях, способных уменьшить материнскую и перинатальную заболеваемость и смертность, снизить инвалидизацию женщин и новорожденных, существенно сократить при этом чрезвычайно высокие расходы на лечение недоношенных. Поиски путей эффективного прогнозирования преэклампсии (ПЭ) на этапе преконцепции и в I триместре беременности вызваны стремлением выявить женщин с высоким риском развития гипертензивных расстройств с целью как можно раньше принять необходимые эффективные меры профилактики патологии плацентации и таким образом предотвратить или уменьшить частоту возникновения ПЭ. Вместе с тем выявление беременных группы высокого риска позволит рационально спланировать дородовое наблюдение, своевременно распознать возникновение полиорганной дисфункции и немедленно приступить к патогенетической терапии. Принимая во внимание отечественный и мировой опыт использования интегральных систем предиктивной аналитики, доказывающий их эффективность в репродуктивной медицине, логично предположить, что конверсия прогнозирования в цифровой формат с использованием алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) откроет новые возможности для повышения точности расчета индивидуального риска ПЭ, отвечая современной парадигме персонифицированной профилактической медицины. Представленный научный обзор отечественной и зарубежной литературы имеет своей целью информирование широкого круга специалистов в области акушерства и гинекологии о достижениях технологий ИИ и перспективах машинного обучения в прогнозировании ПЭ.