Пилотное исследование возможностей нейросетевого анализа данных в прогнозировании плацентарных нарушений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Плацентарные нарушения лежат в основе развития большого числа осложнений беременности, таких как задержка роста, гипоксия и дистресс плода, преэклампсия и т.д. Гипоксия плода встречается в 10% всех беременностей; это причина перинатальных потерь в 40% наблюдений. Маточно-плацентарная гипоксия связана с нарушением формирования плаценты на ранних сроках беременности и ее ангиогенезом на более поздних сроках. Между тем в настоящее время отсутствуют технологии, позволяющие с высокой долей вероятности прогнозировать развитие плацентарных нарушений.

Цель. Оценить возможности нейросетевого анализа данных в прогнозировании плацентарных нарушений.

Материалы и методы. Проведен проспективный анализ особенностей течения 99 беременностей. По итогам исследования сформировано 2 группы: в контрольную группу включена 51 пациентка, течение беременности которых не осложнялось развитием плацентарных нарушений, в основную группу – 48 пациенток с плацентарными нарушениями.

Результаты. Технология прогнозирования плацентарных нарушений реализована на базе многослойного перцептрона, процент неверных предсказаний в процессе обучения которого составил 7,1%. Структура обучаемой нейронной сети включала 8 входных нейронов, в качестве которых выступали параметры, входящие в протокол Astraia [рост беременной, копчико-теменной размер, толщина воротникового пространства и частота сердечных сокращений плода, пульсационный индекс в маточных артериях, содержание в крови беременной β-субъединицы хорионического гонадотропина человека и белка А, связанного с беременностью (PAPP-A)], а также объем амниотической жидкости.

Заключение. Комплексный подход, основанный на нейросетевом анализе параметров исследования, доступных для широкой клинической практики (протокол Astraia), а также объема амниотической жидкости, перспективен для прогнозирования плацентарных нарушений ввиду его высокой информативности (Se=0,87, Sp=0,98, ROC-AUC 0,921±0,04 [95% доверительный интервал 0,843–0,998]; p<0,001). Применение такой технологии, на наш взгляд, будет полезно для выделения пациенток группы риска с целью профилактики развития плацентарных нарушений и позволит снизить частоту неблагоприятных перинатальных исходов.

Об авторах

Татьяна Евгеньевна Белокриницкая

ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: tanbell24@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5447-4223

д-р мед. наук, проф., зав. каф. акушерства и гинекологии педиатрического фак-та и фак-та дополнительного профессионального образования

Россия, Чита

Виктор Андреевич Мудров

ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Минздрава России

Email: tanbell24@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5961-5400

д-р мед. наук, доц., проф. каф. акушерства и гинекологии педиатрического фак-та и фак-та дополнительного профессионального образования

Россия, Чита

Елена Сергеевна Набиева

ЧУЗ «Клиническая больница ”РЖД-Медицина”»

Email: tanbell24@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-6259-5355

врач – акушер-гинеколог гинекологического отд-ния

Россия, Чита

Андрей Сергеевич Наджаф-Заде

Многопрофильный медицинский центр «Медлюкс»

Email: tanbell24@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-1096-8995

врач ультразвуковой диагностики Многопрофильного медицинского центра «Медлюкс»

Россия, Чита

Антонина Сергеевна Жихарева

ГБУЗ «Забайкальский краевой перинатальный центр»

Email: tanbell24@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-4045-3691

зав. отд-нием антенатальной охраны плода

Россия, Чита

Ислом Икрамжанович Джурабаев

ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» Минздрава России

Email: tanbell24@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-7439-4166

студент VI курса педиатрического фак-та

Россия, Чита

Список литературы

  1. Клинические рекомендации. Недостаточный рост плода, требующий предоставления медицинской помощи матери (задержка роста плода). М.: Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2022. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/722_1. Ссылка активна на 16.02.2025 [Clinical guidelines. Insufficient growth of the fetus requiring medical care for the mother (fetal growth restriction). Moscow: Ministry of Health of the Russian Federation, 2022. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/722_1. Accessed: 16.02.2025 (in Russian)].
  2. Клинические рекомендации. Признаки внутриутробной гипоксии плода, требующие предоставления медицинской помощи матери. М.: Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2023. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/774_1. Ссылка активна на 16.02.2025 [Clinical guidelines. Signs of intrauterine fetal hypoxia requiring medical care for the mother. Moscow: Ministry of Health of the Russian Federation, 2023. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/774_1. Accessed: 16.02.2025 (in Russian)].
  3. Клинические рекомендации. Преэклампсия. Эклампсия. Отеки, протеинурия и гипертензивные расстройства во время беременности, в родах и послеродовом периоде. М.: Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2024. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/637_2. Ссылка активна на 16.02.2025 [Clinical guidelines. Preeclampsia. Eclampsia. Edema, proteinuria and hypertensive disorders during pregnancy, childbirth and the postpartum period. Moscow: Ministry of Health of the Russian Federation, 2024. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/view-cr/637_2. Accessed: 16.02.2025 (in Russian)].
  4. Клинические рекомендации. Аномалии объема амниотической жидкости (многоводие, маловодие). М.: Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2024. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/820_1. Ссылка активна на 16.02.2025 [Clinical guidelines. Anomalies in the volume of amniotic fluid (polyhydramnios, oligohydramnios). Moscow: Ministry of Health of the Russian Federation, 2024. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/820_1. Accessed: 16.02.2025 (in Russian)].
  5. Zhao H, Wong RJ, Stevenson DK. The Impact of Hypoxia in Early Pregnancy on Placental Cells. Int J Mol Sci. 2021;22(18):9675. doi: 10.3390/ijms22189675
  6. Vento-Tormo R, Efremova M, Botting RA, et al. Single-cell reconstruction of the early maternal-fetal interface in humans. Nature. 2018;563(7731):347-53. doi: 10.1038/s41586-018-0698-6.
  7. Клинические рекомендации. Нормальная беременность. М.: Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2023. Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/288_2. Ссылка активна на 16.02.2025 [Clinical guidelines. Normal pregnancy. Moscow: Ministry of Health of the Russian Federation, 2023. Available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/288_2. Accessed: 16.02.2025 (in Russian)].
  8. Томаева К.Г. Прогнозирование плацентарной недостаточности у беременных с различными соматотипами. Журнал акушерства и женских болезней. 2020;69(4):23-8 [Tomayeva KG. Prediction of placental insufficiency in pregnant women with different somatotypes. Journal of Obstetrics and Women’s Diseases. 2020;69(4):23-8 (in Russian)]. doi: 10.17816/JOWD69423-28
  9. Yılmaz C, Melekoglu R, Ozdemir H, Yasar S. The role of different Doppler parameters in predicting adverse neonatal outcomes in fetuses with late – onset fetal growth restriction. Turk J Obstet Gynecol. 2023;20(2):86-96. doi: 10.4274/tjod.galenos.2023.87143
  10. Мерц Э. Ультразвуковая диагностика в акушерстве и гинекологии: в 2 т. 2-е изд. М.: МЕДпресс-информ, 2016. Т. 1. Акушерство. 2016; 720 с. [Merz E. Ultrasound diagnostics in obstetrics and gynecology: in 2 vol. 2nd ed. Moscow: MEDpress-inform, 2016. V. 1. Obstetrics. 2016; 720 p. (in Russian)].
  11. Or DY, Karmakar MK, Lam GC, et al. Multiplanar 3D ultrasound imaging to assess the anatomy of the upper airway and measure the subglottic and tracheal diameters in adults. Br J Radiol. 2013;86(1030):20130253. doi: 10.1259/bjr.20130253
  12. Lang TA, Altman DG. Statistical analyses and methods in the published literature: The SAMPL guidelines. Medical Writing. 2016;25(3):31-6. doi: 10.18243/eon/2016.9.7.4
  13. Peris M, Crompton K, Shepherd DA, Amor DJ. The association between human chorionic gonadotropin and adverse pregnancy outcomes: a systematic review and meta-analysis. Am J Obstet Gynecol. 2024;230:118-84. doi: 10.1016/j.ajog.2023.08.007
  14. Coto ML, Giguore Y, Forest JC, et al. First-Trimester PlGF and PAPP-A and the Risk of Placenta-Mediated Complications: PREDICTION Prospective Study. J Obstet Gynaecol Can. 2024;47(2):102732. doi: 10.1016/j.jogc.2024.102732
  15. Fruscalzo A, Cividino A, Rossetti E, et al. First trimester PAPP-A serum levels and long-term metabolic outcome of mothers and their offspring. Sci Rep. 2020;10(1):5131. doi: 10.1038/s41598-020-61830-5
  16. Dallasta A, Figueras F, Rizzo G, et al. Uterine artery Doppler in early labor and perinatal outcome in low-risk term pregnancy: prospective multicenter study. Ultrasound Obstet Gynecol. 2023;62(2):219-25. doi: 10.1002/uog.26199
  17. Tang HR, Zhang Y, Ru T, et al. Prospective cohort study of fetal nuchal translucency in first-trimester and pregnancy outcome. Zhonghua Fu Chan Ke Za Zhi. 2020;55(2):94-9. doi: 10.3760/cma.j.issn.0529-567X.2020.02.007
  18. Ковалев В.В., Цывьян П.Б., Ковалева Н.В. Патофизиологические механизмы расширения воротникового пространства. Акушерство и гинекология. 2011;7-2:4-8 [Kovalev VV, Tsyvyan PB, Kovaleva NV. Pathophysiological mechanisms of expansion of the collar space. Obstetrics and Gynecology. 2011;7-2:4-8 (in Russian)]. EDN: NYTOHJ

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Важность параметров исследования (%) в структуре многослойного перцептрона, позволяющего прогнозировать развитие плацентарных нарушений.

Скачать (81KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Структура многослойного перцептрона, позволяющего прогнозировать развитие плацентарных нарушений на основании оценки результатов 1-го скрининга и соответствующего ОАЖ.

Скачать (257KB)
Метаданные
4. Рис. 3. ROC-анализ информативности многослойного перцептрона в прогнозировании плацентарных нарушений.

Скачать (103KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».