Прогнозирование задержки роста плода с применением алгоритмов машинного обучения
Кан Н.Е., Леонова А.А., Тютюнник В.Л., Солдатова Е.Е., Рыжова К.О., Серебрякова А.П.
Цель: Выявление значимых клинико-анамнестических предикторов задержки роста плода и разработка эффективных прогностических моделей с применением алгоритмов машинного обучения.
Материалы и методы: В ретроспективное исследование были включены 620 беременных, наблюдавшихся и родоразрешенных в ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова» Минздрава России. Основная группа состояла из 300 пациенток с задержкой роста плода, группа сравнения – 320 пациенток с физиологическим течением беременности. Был проведен анализ клинико-анамнестических данных для создания моделей прогнозирования задержки роста плода с помощью методов машинного обучения: метода логистической регрессии и метода случайного леса.
Результаты: Модель логистической регрессии включает следующие предикторы: возраст старше 40 лет, рост менее 1,60 м, хроническая артериальная гипертензия, курение, задержка роста плода в анамнезе, угрожающий выкидыш в I триместре беременности с формированием ретрохориальной гематомы и кровотечением. Она позволяет прогнозировать развитие задержки роста плода с чувствительностью 73% и специфичностью 80% (AUC 0,81). Альтернативная модель, построенная с использованием метода случайного леса, продемонстрировала увеличение чувствительности до 78% и снижение специфичности до 74% (AUC 0,79). В рамках метода случайного леса было установлено, что наибольший вклад в точность прогноза вносят: возраст старше 40 лет, рост менее 1,60 м, наличие хронической артериальной гипертензии, операции, приводящие к образованию рубца на матке, в анамнезе, задержка роста плода в анамнезе, угрожающий выкидыш в I триместре беременности с формированием ретрохориальной гематомы без кровотечения.
Заключение: Обе модели демонстрируют высокую прогностическую ценность для скрининга задержки роста плода. Метод логистической регрессии обеспечивает интерпретируемость, а метод случайного леса – точность за счет учета нелинейных взаимосвязей. Внедрение моделей в клиническую практику позволит оптимизировать мониторинг беременных, входящих в группу риска.
Вклад авторов: Кан Н.Е., Леонова А.А., Тютюнник В.Л., Солдатова Е.Е., Рыжова К.О., Серебрякова А.П. – концепция и разработка дизайна исследования, получение данных для анализа, обзор публикаций, обработка и анализ материала по теме, статистический анализ полученных данных, написание текста рукописи, редактирование статьи.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии возможных конфликтов интересов.
Финансирование: Работа выполнена в рамках инициативной темы «Эпигенетические критерии диагностики задержки роста плода с позиции дисфункции нейрогенеза» НИР №19-И23 (от 08.12.2022 г.) (регистрационный номер в системе ЕГИСУ НИОКТР (государственного учета) – 123060500032-8).
Одобрение этического комитета: Исследование было одобрено этическим комитетом ФГБУ «НМИЦ АГП им. акад. В.И. Кулакова» Минздрава России.
Согласие пациентов на публикацию: Все пациентки подписали добровольное информированное согласие на публикацию своих данных.
Обмен исследовательскими данными: Данные, подтверждающие выводы этого исследования, доступны по запросу у автора, ответственного за переписку, после одобрения ведущим исследователем.
Для цитирования: Кан Н.Е., Леонова А.А., Тютюнник В.Л., Солдатова Е.Е., Рыжова К.О., Серебрякова А.П. Прогнозирование задержки роста плода с применением алгоритмов машинного обучения.
Акушерство и гинекология. 2025; 7: 40-46
https://dx.doi.org/10.18565/aig.2025.135
Ключевые слова
Список литературы
- Lei T.Y., Li D.Z. Perinatal outcome of late-onset fetal growth restriction: etiology matters. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2022; 60(5): 707-8. https://dx.doi.org/10.1002/uog.26090
- Bahia M.L.R., Velarde G.C., Silva F.C.D., Araujo Júnior E., Sá R.A.M. Adverse perinatal outcomes in fetuses with severe late-onset fetal growth restriction. J. Matern. Fetal Neonatal Med. 2022; 35(25): 8666-72. https:/dx.doi.org/10.1080/14767058.2021.1995858
- Wu B.A., Chand K.K., Bell A., Miller S.L., Colditz P.B., Malhotra A. et al. Effects of fetal growth restriction on the perinatal neurovascular unit and possible treatment targets. Pediatr. Res. 2024; 95(1): 59-69. https:/dx.doi.org/10.1038/s41390-023-02805-w
- Muniz C.S., Dias B.F., Motoyama P.V.P., Almeida C.T.C., Feitosa F.E.L., Araujo Júnior E. et al. Doppler abnormalities and perinatal outcomes in pregnant women with early-onset fetal growth restriction. J. Matern. Fetal Neonatal Med. 2022; 35(25): 7276-79. https:/dx.doi.org/10.1080/14767058.2021.1946786
- Dall'Asta A., Stampalija T., Mecacci F., Zegarra R.R., Sorrentino S., Minopoli M. et al. Incidence, clinical features and perinatal outcome in anomalous fetuses with late-onset growth restriction: cohort study. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2022; 60(5): 632-39. https:/dx.doi.org/10.1002/uog.24961
- Rizzo G., Mappa I., Bitsadze V., Słodki M., Khizroeva J., Makatsariya A. et al. Role of Doppler ultrasound at time of diagnosis of late-onset fetal growth restriction in predicting adverse perinatal outcome: prospective cohort study. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2020; 55(6): 793-8. https:/dx.doi.org/10.1002/uog.20406
- Misgina K.H., Levine L., Boezen H.M., Bezabih A.M., van der Beek E.M., Groen H. Influence of perinatal distress on adverse birth outcomes: a prospective study in the Tigray region, Northern Ethiopia. PLOS One. 2023; 18(7): e0287686. https:/dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0287686
- Sacchi C., Marino C., Nosarti C., Vieno A., Visentin S., Simonelli A. Association of intrauterine growth restriction and small for gestational age status with childhood cognitive outcomes: a systematic review and meta-analysis. JAMA Pediatr. 2020; 174(8): 772-81. https:/dx.doi.org/10.1001/jamapediatrics.2020.1097
- Sacchi C., O'Muircheartaigh J., Batalle D., Counsell S.J., Simonelli A., Cesano M. et al. Neurodevelopmental outcomes following intrauterine growth restriction and very preterm birth. J. Pediatr. 2021; 238: 135-44. https:/dx.doi.org/10.1016/j.jpeds.2021.07.002
- Fernandez-Rodriguez B., Alba C. de, Galindo A., Recio D., Villalain C., Pallas C.R. et al. Obstetric and pediatric growth charts for the detection of late-onset fetal growth restriction and neonatal adverse outcomes. J. Perinat. Med. 2020; 49(2): 216-24. https:/dx.doi.org/10.1515/jpm-2020-0210
- Kingdom J., Ashwal E., Lausman A., Liauw J., Soliman N., Figueiro-Filho E. et al. Guideline No. 442: Fetal growth restriction: screening, diagnosis, and management in singleton pregnancies. J. Obstet. Gynaecol. Can. 2023; 45(10): 102154. https:/dx.doi.org/10.1016/j.jogc.2023.05.022
- Melamed N., Baschat A., Yinon Y., Athanasiadis A., Mecacci F., Figueras F. et al. FIGO (international Federation of Gynecology and obstetrics) initiative on fetal growth: best practice advice for screening, diagnosis, and management of fetal growth restriction. Int. J. Gynaecol. Obstet. 2021; 152 Suppl. 1(Suppl. 1): 3-57. https:/dx.doi.org/10.1002/ijgo.13522
- Miranda J., Rodriguez-Lopez M., Triunfo S., Sairanen M., Kouru H., Parra-Saavedra M. et al. Prediction of fetal growth restriction using estimated fetal weight vs a combined screening model in the third trimester. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2017; 50(5): 603-11. https:/dx.doi.org/10.1002/uog.17393
- Волочаева М.В., Тимофеева А.В., Федоров И.С., Кан Н.Е., Тютюнник В.Л., Рыжова К.О., Гасымова Ш.Р. Модель диагностики задержки роста плода с использованием функциональных методов исследования. Акушерство и гинекология. 2025; 2: 31-9.
- Zimmerman R.M., Hernandez E.J., Yandell M., Tristani-Firouzi M., Silver R.M., Grobman W. et al. AI-based analysis of fetal growth restriction in a prospective obstetric cohort quantifies compound risks for perinatal morbidity and mortality and identifies previously unrecognized high risk clinical scenarios. BMC Pregnancy Childbirth. 2025; 25(1): 80. https:/dx.doi.org/10.1186/s12884-024-07095-6
- Ulusoy C.O., Kurt A., Seyhanli Z., Hizli B., Bucak M., Agaoglu R.T. et al. Role of inflammatory markers and doppler parameters in late-onset fetal growth restriction: a machine-learning approach. Am. J. Reprod. Immunol. 2024; 92(4): e70004. https:/dx.doi.org/10.1111/aji.70004
- Rescinito R., Ratti M., Payedimarri A.B., Panella M. Prediction models for intrauterine growth restriction using artificial intelligence and machine learning: a systematic review and meta-analysis. Healthcare (Basel). 2023; 11(11): 1617. https:/dx.doi.org/10.3390/healthcare11111617
- Pierucci U.M., Tonni G., Pelizzo G., Paraboschi I., Werner H., Ruano R. Artificial intelligence in fetal growth restriction management: a narrative review. J. Clin. Ultrasound. 2025; 53(4): 825-31. https:/dx.doi.org/10.1002/jcu.23918
- Lee S.U., Choi S.K., Jo Y.S., Wie J.H., Shin J.E., Kim Y.H. et al. Prediction model of late fetal growth restriction with machine learning algorithms. Life (Basel). 2024; 14(11): 1521. https:/dx.doi.org/10.3390/life14111521
- Ornaghi S., Caricati A., Di Martino D.D., Mossa M., Di Nicola S., Invernizzi F. et al. Non-invasive maternal hemodynamic assessment to classify high-risk pregnancies complicated by fetal growth restriction. Front. Clin. Diabetes Healthc. 2022; 3: 851971. https:/dx.doi.org/10.3389/fcdhc.2022.851971
- Huo J., Li G., Li Ch., Li X., Liu G., Chen Q. et al. Screening for late-onset fetal growth restriction in antepartum fetal monitoring using Deep Forest and SHAP. In: Cao B.Y., Wang S.F., Nasseri H., Zhong Y.B., eds. Intelligent Systems and Computing. ICFIE 2022. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol. 207. Springer, Singapore; 2024. https:/dx.doi.org/10.1007/978-981-97-2891-6_29
- Gordijn S.J., Beune I.M., Thilaganathan B., Papageorghiou A., Baschat A.A., Baker P.N. et al. Consensus definition of fetal growth restriction: a Delphi procedure. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2016; 48(3): 333-9. https:/dx.doi.org/10.1002/uog.15884
- Рюмина И.И., Байбарина Е.Н., Нароган М.В., Маркелова М.М., Орловская И.В., Зубков В.В., Дегтярев Д.Н. Использование международных стандартов роста для оценки физического развития новорожденных и недоношенных детей. Неонатология: новости, мнения, обучение. 2023; 11(2): 48-52.
- Zhang P., Haymar T., Al-Sayyed F., Dygulski S., Dygulska B., Devi A. et al. Placental pathology associated with maternal age and maternal obesity in singleton pregnancy. J. Matern. Fetal Neonatal Med. 2022; 35(25): 9517-26. https:/dx.doi.org/10.1080/14767058.2022.2044777
- Vasapollo B., Novelli G.P., Farsetti D., Valensise H. Maternal peripheral vascular resistance at mid gestation in chronic hypertension as a predictor of fetal growth restriction. J. Matern. Fetal Neonatal Med. 2022; 35(25): 9834-36. https:/dx.doi.org/10.1080/14767058.2022.2056443
- Dall'Asta A., Minopoli M., Zegarra R.R., Di Pasquo E., Ghi T. An update on maternal cardiac hemodynamics in fetal growth restriction and pre-eclampsia. J. Clin. Ultrasound. 2023; 51(2): 265-72. https:/dx.doi.org/10.1002/jcu.23392
- Yang L., Feng L., Huang L., Li X., Qiu W., Yang K. et al. Maternal factors for intrauterine growth retardation: systematic review and meta-analysis of observational studies. Reprod. Sci. 2023; 30(6): 1737-45. https:/dx.doi.org/10.1007/s43032-021-00756-3
- Министерство здравоохранения Российской Федерации. Клинические рекомендации. Недостаточный рост плода, требующий предоставления медицинской помощи матери (задержка роста плода). М.; 2022. 71 с.
Поступила 19.05.2025
Принята в печать 17.06.2025
Об авторах / Для корреспонденции
Кан Наталья Енкыновна, профессор, д.м.н., заслуженный деятель науки Российской Федерации, заместитель директора по научной работе – директор института акушерства, Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации, 117997, Россия, Москва ул. Ак. Опарина, д. 4, kan-med@mail.ru, Researcher ID: B-2370-2015, SPIN-код: 5378-8437, Authors ID: 624900,Scopus Author ID: 57008835600, https://orcid.org/0000-0001-5087-5946
Леонова Анастасия Александровна, аспирант, врач акушер-гинеколог акушерского отделения, Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации, 117997, Россия, Москва ул. Ак. Опарина, д. 4,
+7(937)453-54-27, nastena27-03@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-6707-3464
Тютюнник Виктор Леонидович, профессор, д.м.н., в.н.с. центра научных и клинических исследований, Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации, 117997, Россия, Москва ул. Ак. Опарина, д. 4, tioutiounnik@mail.ru, Researcher ID: B-2364-2015, SPIN-код: 1963-1359, Authors ID: 213217, Scopus Author ID: 56190621500, https://orcid.org/0000-0002-5830-5099
Солдатова Екатерина Евгеньевна, н.с. акушерского отделения института акушерства, Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации, 117997, Россия, Москва ул. Ак. Опарина, д. 4, katerina.soldatova95@bk.ru, https://orcid.org/0000-0001-6463-3403
Рыжова Кристина Олеговна, врач-ординатор 1 родильного отделения, Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии им. акад. В.И. Кулакова Министерства здравоохранения Российской Федерации, 117997, Россия, Москва, ул. Ак. Опарина, д. 4, cr.yanina@gmail.com,
https://orcid.org/0009-0007-8318-435X
Серебрякова Анна Павловна, врач акушер-гинеколог отделения дневного стационара обследования беременных, Приморский краевой перинатальный центр,
690042, Россия, Владивосток, ул. Можайская, д. 1Б, serebriakovanna@gmail.com, https://orcid.org/0000-0001-7014-2627
Автор, ответственный за переписку: Анастасия Александровна Леонова, nastena27-03@mail.ru