Способ прогнозирования риска наступления спонтанных преждевременных родов у беременной женщины при помощи искусственного интеллекта.
преждевременные роды диагностика прогнозирование искусственный интеллект
Сущность предлагаемого способа прогнозирования риска наступления спонтанных преждевременных родов у беременной женщины при помощи искусственного интеллекта в том, что проводят анализ клинико-анамнестических, лабораторно-инструментальных результатов исследования и результатов проведенных тестов по методике «САН» в оригинальной адаптации Н.А. Курганского, а также тестирования на определение типа психологического компонента гестационной доминанты. В качестве переменных-предикторов используют 31 показатель: возраст матери, местность проживания (сельская/городская), семейное положение, образование матери, начало половой жизни матери, курение матери, курение отца, злоупотребление алкоголем отца, количество беременностей в анамнезе, количество родов в анамнезе, количество абортов в анамнезе, количество замерших беременностей в анамнезе, количество выкидышей в анамнезе, инфекции передаваемые половым путем в анамнезе у матери, истмико-цервикальная недостаточность в данную беременность у матери, воспалительные заболевания мочеполовой системы матери в 1,2,3 триместре данной беременности, воспалительные заболевания других систем (за исключением мочеполовой) матери в 1,2,3 триместре данной беременности, уровень СРБ в биохимическом анализе крови (норма от 0-5 мг/л), индекс массы тела матери при постановки на учет в женскую консультацию по поводу беременности, угрожающий выкидыш при данной беременности в 1 триместре, угрожающий выкидыш/угрожающие преждевременные роды во 2м триместре данной беременности, угрожающие преждевременные роды в 3 триместре данной беременности, количество баллов при оценки фактора «Настроение»(бланк методики «САН» в оригинальной адаптации Н.А. Курганского), количество баллов при оценки фактора «Работоспособность» (бланк методики «САН» в оригинальной адаптации Н.А. Курганского), количество баллов при оценки фактора «Cосредоточенность» (бланк методики «САН» в оригинальной адаптации Н.А. Курганского), количество баллов при оценки фактора «Напряженность» (бланк методики «САН» в оригинальной адаптации Н.А. Курганского), тип психологического компонента гестационной  доминанты беременной (опросник определения типа психологического компонента гестационной доминанты И.В. Добрякова).  Анализ осуществляют посредством искусственной нейронной сети прямого распространения (Фиг.1). Для реализации структуры искусственной нейронной сети выбирают открытую нейросетевую библиотеку Keras. Искусственная нейронная сеть прямого распространения (Фиг. 1) состоит из пяти полносвязных слоев: одного входного, трех скрытых и одного выходного слоя. Входной слой имеет 12 нейронов (Фиг. 1.1), принимает 31 параметр(посредством уменьшения размерности пространства). Первый скрытый слой имеет 15 нейронов (Фиг. 1.2), второй скрытый слой имеет 6 нейронов (Фиг. 1.3), третий скрытый слой имеет 10 нейронов (Фиг. 1.4). На данных слоях используют функцию активации под названием «выпрямитель» (ReLU). Выходной слой для отражения принадлежности к одному из классов имеет 2 выхода (Фиг. 1.5). На данном слое используют функцию активации Softmax. Искусственная нейронная сеть делит выходные значения на две группы. Пациентов с выходным значением выше или равным 0,7 относят к группе людей, имеющих высокий риск наступления преждевременных родов в данную беременность. При выходном значении меньше 0,7 относят к группе людей, не имеющих риска наступления преждевременных родов в данную беременность.
акушерство
Татьяна
Смирнова
Ивановна
Доцент кафедры
Кандидат медицинских наук
Доцент
ABG -6617-2021
461812
6842-7577
0000-0002-9322-7802
РОССИЯ
Роман
Козлов
Сергеевич
Ректор
РОССИЯ
76.29.48
Акушерство и гинекология
03.02.SD
OBSTETRICS & GYNECOLOGY
Екатерина
Матюшонок
Николаевна
РОССИЯ
ФГБОУ ВО СГМУ Минздрава России
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Смоленский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации
1026701435848
Организация
Министерство здравоохранения Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ФГБОУ ВО СГМУ Минздрава России
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Смоленский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации
1026701435848
Организация
Министерство здравоохранения Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения