Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Читинская государственная медицинская академия» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Автор проекта: Малько Д.В.

Руководитель проекта: Мудров Виктор Андреевич, канд. мед. наук, доцент кафедры акушерства и гинекологии лечебного и стоматологического факультетов

Снижение материнской и перинатальной заболеваемости и смертности является приоритетной задачей медицинского родовспоможения. Распространенность клинического узкого таза составляет 1,3-1,7%, что связано с увеличением частоты родов крупным плодом, а также появлением «стертых» форм анатомически узкого таза. Одной из важнейших причин, определяющих уровень заболеваемости детей, родившихся у женщин с узким тазом, является диспропорция между размерами головки и тазом матери в родах. В связи с этим практический интерес представляет изучение возможностей нейросетевого анализа в прогнозировании клинического узкого таза.

На базе перинатального центра ГУЗ «Краевая клиническая больница» проведен ретроспективный анализ 184 историй родов за 2018-2021 гг. Общая выборка была разделена на 2 исследуемые группы: 1 группа - 135 пациенток, роды которых произошли через естественные родовые пути; 2 группа – 49 пациенток, роды которых осложнились развитием клинически узкого таза.Обследование пациенток проводилось накануне родов (1-2 дня).  При исследовании беременных с целью выявления факторов, способствовавших формированию узкого таза, проводился сбор анамнеза, включающий в себя сведения об особенностях анамнеза, паритете родов, экстрагенитальных и гинекологических заболеваниях, менструальной и детородной функций. Группы сопоставимы по возрасту, паритету родов и сроку беременности.

Такие статистически значимые параметры, как наличие маловодия, макросомии плода, окружность живота, высота стояния дна матки, окружность головки плода были включены в базу данных, которая легла в основу обучения многослойного персептрона.Структура обучаемой нейронной сети включала 7 входных нейронов, один скрытый слой, содержащий 9 единиц, и 2 выходных нейрона (Se=1,00, Sp=0,98, AUC=0,99 [95% CI 0,97-1,00], p<0,001) (Рис. 1).

Рис. 1. Структура многослойного персептрона

Процент неверных предсказаний в результате тестирования разработанной нейронной сети составил 1,7%, что отражает зависимость вероятности клинического узкого таза от указанных значимых параметров исследования, близкую к функциональной.

Применение нейросетевого анализа данных ультразвукового и антропометрического исследования накануне родов позволяет с достаточной точностью прогнозировать развитие клинического узкого таза, что, в перспективе, позволит оптимизировать алгоритм родоразрешения пациенток группы риска. Данная технология не носит директивный характер. Предполагается, что результаты нейросетевого анализа могут служить в качестве системы поддержки принятия решения при появлении первых признаков клинического узкого таза.