ИИ выявляет группы риска при беременности для более ранней и персонализированной пренатальной помощи

Искусственный интеллект (ИИ) может помочь выявить женщин и плодов, подверженных риску серьезных проблем со здоровьем на ранних сроках беременности, согласно новому исследованию, анализирующему данные более полумиллиона беременностей в Швеции, Чили и Сингапуре. Модели машинного обучения, использующие информацию, доступную в течение первых 14 недель беременности, в целом показали превосходные результаты по сравнению с методами оценки риска на раннем этапе, применяемыми в каждом из регионов.

Результаты, опубликованные в статье в журнале Journal of Medical Internet Research под названием «Machine Learning–Based First-Trimester Antenatal Risk Prediction for Adverse Maternal and Neonatal Outcomes: Multicenter Model Development Study», предполагают, что ИИ в конечном итоге может поддерживать более персонализированную и справедливую пренатальную помощь.

Исследование также выявило, что социальные и демографические факторы были среди наиболее важных предикторов в некоторых популяциях, выделяя информацию, которую традиционные оценки риска могут упустить.

В Швеции и Чили лучше всего работающие модели машинного обучения продемонстрировали существенно лучшую способность различать беременности с более высоким и низким риском по сравнению с существующими подходами. В Сингапуре улучшение было меньшим, но все еще статистически значимым.

Исследование также подчеркивает важную проблему: одна модель не работала одинаково хорошо во всех популяциях. Хотя модели для Швеции и Сингапура показали разумное согласие между предсказанными и наблюдаемыми рисками, чилийская модель была менее хорошо откалибрована. Это предполагает, что инструменты ИИ для пренатальной помощи могут потребоваться адаптировать и тщательно тестировать для популяций, в которых они используются.

Исследователи подчеркивают, что такие модели не предназначены для замены медицинских работников. Вместо этого они могли бы служить инструментами поддержки принятия решений, помогая врачам выявлять беременности, которые могут извлечь выгоду из более тесного мониторинга или более раннего вмешательства.

Исследование указывает на будущее, в котором оценка риска при беременности включает не только историю болезни, но и социальные, демографические и поведенческие факторы, которые могут влиять на исходы беременности.