Подписаться на новости
Авторы
Сухих Г.Т., Шмаков Р.Г., Курцер М.А., Баринов С.В., Чупрынин В.Д., Михеева А.А., Амирасланов Э.Ю., Григорьян А.М., Коноплев Б.А., Кутакова Ю.Ю., Карапетян Т.Э., Васильченко О.Н., Забелина Т.М., Серова О.Ф., Пырегов А.В., Куликов И.А., Белоусова Т.Н., Плахотина Е.Н., Пенжоян Г.А., Макухина Т.Б., Андреева М.Д., Шаповалова О.А., Каменских Г.В., Лобач С.В., Позднякова Т.И., Савельева И.В., Бухарова Е.А., Носова Н.В., Цхай В.Б., Распопин Ю.С., Гарбер Ю.Г., Веккер И.Р., Журлова О.Н., Нечаева М.В., Белоконева Т.С., Протопопова Н.В., Дудакова В.Н., Новичков Д.А., Хворостухина Н.Ф., Владимирова Н.Ю., Федорова К.В., Ринчиндоржиева М.П., Тудупова Б.Б., Панова Т.В., Гусева О.И., Мануйленко О.В., Брум О.Ю., Дорфман О.В., Веровская Т.А., Бабаева Л.К., Рымашевский А.Н., Хвалина Т.В., Дмитриева С.Л., Горев С.Н., Малышкина А.И., Песикин О.Н., Зубенко В.Б., Лобач Н.В., Брюхачева Т.В., Караваева А.А., Беженарь В.Ф., Аракелян Б.В., Ральникова А.Ю., Курлеева Т.Ю., Вологодская Е.В., Дикарёва Л.В., Малышева И.П., Идам-Сюрюн А.М., Шакурова Е.Ю., Семёнов Ю.А., Шерстобитов А.В., Фортыгин А.Я., Зюзин Е.С., Кашлевская Н.Л., Шамина М.С., Густоварова Т.А., Хаванский В.А., Щегольков М.Е., Кулакова С.А., Клишина В.В.
- ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России, Москва, Россия;
- ФГБОУ ВО «Российский научно-исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Минздрава России, Москва, Россия;
- Клинический госпиталь «Лапино» группы компаний «Мать и дитя» ООО «ХАВЕН», Московская область, Россия;
- ФГБОУ ВО «Омский государственный медицинский университет» Минздрава России, Омск, Россия;
- ГБУЗ МО «Московский областной перинатальный центр», Московская область, Россия;
- ГБУЗ МО «Видновский перинатальный центр», Московская область, Россия;
- ФГБОУ ВО «Кубанский государственный медицинский университет» Минздрава России, Краснодар, Россия;
- ГБУЗ «Краевая клиническая больница №2» Минздрава Краснодарского края, Краснодар, Россия;
- ГБУЗ «Кабардино-Балкарский республиканский перинатальный центр» Минздрава Кабардино-Балкарской Республики, Нальчик, Россия;
- ФГОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России, Красноярск, Россия;
- КБУЗ «Красноярский краевой клинический центр охраны материнства и детства», Красноярск, Россия;
- ГАУЗ «Оренбургская областная клиническая больница №2», Оренбург, Россия;
- ГБУЗ «Самарская областная клиническая больница имени В.Д. Середавина», Самара, Россия;
- Иркутская государственная медицинская академия последипломного образования – филиал ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России, Иркутск, Россия;
- ФГБОУ ВО «Саратовский государственный медицинский университет имени В.И. Разумовского» Минздрава России, Саратов, Россия;
- КГБУЗ «Перинатальный центр имени профессора Г.С. Постола» Минздрава Хабаровского края, Хабаровск, Россия;
- ГАУЗ «Республиканский перинатальный центр» Минздрава Республики Бурятия, Улан-Удэ, Россия;
- ГБУЗ НО «Городская клиническая больница №40 Областной перинатальный центр», Нижний Новгород, Россия;
- ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России, Нижний Новгород, Россия;
- ГБУЗ НО «Городская клиническая больница №40», Нижний Новгород, Россия;
- ГБУЗ «Забайкальский краевой перинатальный центр», Чита, Россия;
- ГБУЗ «Волгоградский областной клинический перинатальный центр №2», Волгоград, Россия;
- ФГБОУ ВО «Ростовский государственный медицинский университет» Минздрава России, Ростов-на-Дону, Россия;
- ГБУ РО «Перинатальный центр», Ростов-на-Дону, Россия;
- КОГБУЗ «Кировский областной клинический перинатальный центр», Киров, Россия;
- ФГБОУ ВО «Кировский государственный медицинский университет» Минздрава России, Киров, Россия;
- ФГБУ «Ивановский научно-исследовательский институт материнства и детства имени В.Н. Городкова» Минздрава России, Иваново, Россия;
- ФГБОУ ВО «Ивановская государственная медицинская академия» Минздрава России, Иваново, Россия;
- ГБУЗ СК «Ставропольский краевой клинический перинатальный центр», Ставрополь, Россия;
- Перинатальный центр БУЗ УР «Первая республиканская клиническая больница» Минздрава Удмуртской Республики, Ижевск, Россия;
- ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова» Минздрава России, Санкт-Петербург, Россия;
- ГБУЗ «Приморский краевой перинатальный центр», Владивосток, Россия;
- ФГБУ ВО «Астраханский государственный медицинский университет» Минздрава России, Астрахань, Россия;
- Областной перинатальный центр ГБУЗ АО «Александро-Мариинская областная клиническая больница», Астрахань, Россия;
- ГБУЗ РТ «Перинатальный центр Республики Тыва», Кызыл (Республика Тыва), Россия;
- ГБУЗ РК «Республиканский перинатальный центр имени К.А. Гуткина», Петрозаводск, Россия;
- ГБУЗ «Областной перинатальный центр», Челябинск, Россия;
- Перинатальный центр ГБУЗ «Пензенская областная клиническая больница имени Н.Н. Бурденко», Пенза, Россия;
- ФГБОУ ВО «Смоленский государственный медицинский университет» Минздрава России, Смоленск, Россия;
- ГБУЗ РМ «Мордовская республиканская центральная клиническая больница», Саранск, Россия;
- ГУЗ «Липецкий областной перинатальный центр», Липецк, Россия;
- ОГБУЗ «Белгородская областная клиническая больница Святителя Иоасафа», Белгород, Россия;
- ГОБУЗ «Новгородский областной клинический перинатальный центр имени В.Ю. Мишекурина», Великий Новгород, Россия
Сравнение прогностических моделей, построенных с помощью разных методов машинного обучения, на примере прогнозирования результатов лечения бесплодия методом вспомогательных репродуктивных технологий
19/03/2024
На портале РОАГ размещена статья «Сравнение прогностических моделей, построенных с помощью разных методов машинного обучения, на примере прогнозирования результатов лечения бесплодия методом вспомогательных репродуктивных технологий», опубликованная в № 2/2024 журнала «Акушерство и гинекология».
Драпкина Ю.С., Макарова Н.П., Васильев Р.А., Амелин В.В., Калинина Е.А.
- ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Минздрава России, Москва, Россия
Результаты:
Ключевые слова: Искусственный интеллект, вспомогательные репродуктивные технологии (ВРТ), репродуктивная медицина, машинное обучение, система поддержки принятия решений, случайный лес (Random Forest), эффективность ВРТ, частота наступления беременности
Авторы:
Цель:
Сравнение прогностической способности логистической регрессии, алгоритма решающего дерева и Random Forest в отношении вероятности наступления беременности на основании клинико-анамнестических и эмбриологических данных пациентов в программе ВРТ.
Наиболее точным алгоритмом прогнозирования частоты наступления беременности в программе ВРТ стала модель на основе Random Forest, которая определила значимость следующих предикторов: остановка эмбрионов в развитии, триггер финального созревания ооцитов, количество эмбрионов отличного и среднего качества, продолжительность стимуляции, фактор бесплодия, индекс массы тела, уровни ФСГ и АМГ; а также подтвердила значимость предикторов, которые были определены на предыдущих этапах работы, при помощи алгоритма решающего дерева: наличие/отсутствие беременностей в анамнезе, параметры стимулированного цикла (число ооцитов MII), показатели спермограммы в день пункции, количество эмбрионов отличного и хорошего качества, а также качество эмбриона согласно морфологическим критериям оценки.
Заключение:
Для улучшения прогнозирования эффективности программы ВРТ требуются более качественные математические модели с интегральным подходом к решению задачи с использованием большой выборки пациентов с различными входными данными, представленными в сбалансированном объеме, а также дополнительные маркеры, определяющие эффективность программы ВРТ, позволяющие улучшить точность программного продукта.
Материалы и методы:
В ретроспективное исследование были включены 854 супружеские пары. В исследовании были проанализированы клинико-лабораторные данные и параметры стимулированного цикла в зависимости от результативности программы ВРТ при помощи трех алгоритмов МО: логистической регрессии, решающего дерева и Random Forest.