Кардиотокография с элементами искусственного интеллекта (обзор)
Актуальность: Внутриутробная гипоксия плода – это патологическое состояние, характеризующееся недостаточным снабжением тканей плода кислородом, при дефиците последнего имеет место каскад патологических осложнений, включая декомпенсацию, метаболический ацидоз и, в некоторых случаях, смерть. На сегодняшний день инструментальным методом оценки состояния плода и диагностики фетальной гипоксии является кардиотокография. В последние годы появились публикации, касающиеся искусственного интеллекта в области фетального мониторирования. Цель исследования:Оценить роль искусственного интеллекта в области фетального мониторинга или кардиотокографии в диагностике гипоксии или дистресса плода. Материалы и методы:Выполнен обзор литературы, посвященный искусственному интеллекту в области фетального мониторинга в диагностике гипоксии или дистресса плода при беременности и в родах, по источникам литературы в базах данных Pubmed, Elibrary, Scopus за последние 35 лет. Результаты:Анализ данных литературы показал улучшение качества диагностики гипоксических состояний плода при использовании элементов искусственного интеллекта в области кардиотокографии. Модели машинного обучения повышают эффективность прогнозирования состояния плода и имеют более высокую точность диагностики по сравнению с традиционными методами, 96,8-98,0% и 80,0-84,4% соответственно. Заключение:Элементы искусственного интеллекта в области фетального мониторинга или кардиотокографии показывают улучшение качества диагностики гипоксических состояний плода в антенатальном периоде и родах. Модели машинного обучения повышают эффективность прогнозирования состояния плода, точность диагностики систем КТГ на основе ИИ достигает 96,0-98,0%. Современная диагностическая технология на основе искусственного интеллекта в области КТГ может являться виртуальным цифровым помощником для врачей-акушеров в принятии медицинских решений
Коноплёва ВВ, Шамарин СВ. Кардиотокография с элементами искусственного интеллекта (обзор). Научные результаты биомедицинских исследований. 2026;12(1):112-138. [Konopleva VV, Shamarin SV. Artificial intelligence models in cardiotocography (review). Research Results in Biomedicine. 2026;12(1):112-138. Russian].
DOI: 10.18413/2658-6533-2026-12-1-0-8
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.