Новости

Проект реализуется кафедрой методологии научных исследований и кафедрой неонатологии и перинатологии. Научные исследования, позволяющие выявить и уменьшить риски перинатальной патологии (неблагоприятных исходов беременности), в современном мире относятся к приоритетным из-за их значимого вклада в репродуктивное здоровье населения, а также в снижение младенческой смертности.

В медицинских информационных системах накапливается большой объем данных. Эта информация может быть использована для управления теми факторами риска неблагоприятных исходов беременности, на которые можно повлиять. В настоящее время на основании этих данных при помощи методов математической статистики и методов искусственного интеллекта ученые СГМУ разрабатывают предиктивные модели для прогнозирования преждевременных родов, врожденных пороков развития, внутриутробной гибели плода.

Данные о пациентках и родах, которые используются в работе, строго анонимны и лишены индивидуализации. Медицинские информационные системы содержат данные о предыдущих беременностях и их исходах у пациенток, обратившихся в медицинские учреждения Архангельской области. Кроме того, доступны анализу такие данные, как:

- демографические характеристики, например, возраст женщины (младший репродуктивный, репродуктивный и старший репродуктивный);
- социальные характеристики (образование, семейный статус женщины);
- хронические заболевания;
- прием медицинских препаратов во время беременности;
- некоторые лабораторные данные и результаты скрининговых исследований (УЗИ во время беременности).

На основе методики с наибольшей чувствительностью и специфичностью будут разработаны программные продукты, совместимые с медицинскими информационными системами, которые помогут практикующему здравоохранению повысить качество прогнозирования исходов беременности, сделают оценку факторов риска развития перинатальной патологии максимально индивидуальной, с учётом конкретного набора факторов и их влияния друг на друга, а также станут дополнительной поддержкой для принятия врачебных решений в акушерстве и гинекологии. В проекте участвуют не только преподаватели и научные сотрудники СГМУ, но и обучающиеся на цифровой кафедре вуза, а также магистранты высшей школы информационных технологий и автоматизированных систем САФУ, выполняющие свои выпускные квалификационные работы.

Научный проект уже сейчас позволил оценить динамику распространенности поведенческих факторов риска среди беременных региона за 10 лет. Наличие популяционных данных, включающих информацию о более чем 100 000 беременностях в регионе, позволяет оценивать не только динамику поведенческих факторов и состояния здоровья беременных, но и изучать их влияние на риск развития неблагоприятных исходов.Так, на основании анализа данных ведущегося с 2012 года Регистра родов Архангельской области и данных автоматизированной информационной системы мониторинга родовспоможения Архангельской области установлено, что в последние годы снизилась распространенность табакокурения, доля юных (младше 18 лет) беременных.

В 2021 году менее 12% женщин продолжали курить во время беременности, в то время как в первые годы ведения регистра этот показатель был около 15%. В то же время наблюдается тенденция к увеличению доли первородящих женщин в возрасте старше 39 лет и женщин с ожирением.