ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОФИЛАКТИКИ РИСКА МАТЕРИНСКИХ ОСЛОЖНЕНИЙ ПРИ БЕРЕМЕННОСТИ
Аннотация
В публикации представлены результаты разработки, анализа использования технологий искусственного интеллекта в здравоохранении на примере определения риска материнских осложнений при беременности, а также результаты онлайн-опроса женщин репродуктивного возраста Республики Узбекистан на предмет использования разработанного мобильного
приложения во время беременности. Были использованы методы обработки данных при помощи встроенных библиотек программного обеспечения Python с автоматическими модулями статистической обработки данных, а также проведен онлайн-опрос посредством Google Forms. Результаты показали высокую точность прогнозирования осложнений беременности. Это исследование вносит вклад в цифровизацию здравоохранения и помогает в раннем выявлении рисков для здоровья матерей. Анализ показал, что уровень глюкозы в крови, возраст и кровяное давление существенно влияют на здоровье беременных женщин. На основе этих данных была построена модель случайного леса с точностью 92,15%. Кроме того, были разработаны цифровые медицинские продукты, и опрос продемонстрировал готовность использовать мобильные приложения для отслеживания состояния здоровья. Опрос показал, что 84,4% женщин готовы пользоваться мобильным приложением во время беременности, и более 60% из них даже при условии платной подписки. Разработанный цифровой программный продукт в виде мобильного приложения с использованием алгоритмов машинного обучения является альтернативным способом профилактики материнских осложнений во время беременности у женщин.
Литература
База данных материнского риска в портале открытых данных Kaggle.com. Доступно по: https://www.kaggle.com/datasets/csafrit2/maternal-health-risk-data (дата обращения: 28.10.2023).
Вихров И.П. Оптимизация использований технологий больших данных и искусственного интеллекта в Республике Узбекистан. Автореф. дис. … канд. мед. наук. Ташкент; 2023.
Даминова К., Искандарова Ш. Профилактика риска материнских осложнений при беременности с помощью машинного обучения. Современные проблемы охраны окружающей среды и общественного здоровья. Ташкент. 2023; 1(1): 20–2. Доступно по https://inlibrary.uz/index.php/environmental-protection/article/view/19506 (дата обращения: 25.10.2023).
Мониторинг внедрения цифрового здравоохранения: обзор отдельных национальных и международных методологических подходов. Копенгаген: Европейское региональное бюро ВОЗ; 2022.
Официальный сайт Агентства по статистике Республике Узбекистан. Коэффициент материнской смертности. Доступен по: https://stat.uz/ru/ofitsialnaya-statistika/demography (дата обращения 27.10.2023).
Системная работа для обеспечения поддержки и внедрения изменений: цифровое здравоохранение в Европейском регионе ВОЗ, 2023 г. Копенгаген: Европейское региональное бюро ВОЗ; 2023.
Тенденции материнской смертности 2000–2020 гг.: оценки ВОЗ, ЮНИСЕФ, ЮНФПА, Группы Всемирного банка и Отдел народонаселения ДЭСВ ООН. Резюме. Женева: Всемирная организация здравоохранения; 2023.
Ahmed M., Kashem M.A. IoT Based Risk Level Prediction Model For Maternal Health Care In The Context Of Bangladesh. In: 2020 2nd International Conference on Sustainable Technologies for Industry 4.0 (STI). Dhaka. Bangladesh; 2020: 1–6. Available at: DOI: 10.1109/STI50764.2020.9350320 (accessed 27.10.2023).
Ahmed M., Kashem M.A., Rahman M., Khatun S. Review and Analysis of Risk Factor of Maternal Health in Remote Area Using the Internet of Things (IoT). In: Kasruddin Nasir A. et al (eds). InECCE2019. Lecture Notes in Electrical Engineering. Singapore. Springer. 2020; 632: 357–65. DOI: 10.1007/978-981-15-2317-5_30.
Cresswell K., Anderson S., Montgomery C. et al. Evaluation of Digitalisation in Healthcare and the Quantification of the “Unmeasurable”. Journal of General Internal Medicine. 2023; 38(16): 3610–5. Available at: https://doi.org/10.1007/s11606-023-08405-y (accessed 27.10.2023). DOI: 10.1007/s11606-023-08405-y.
Robinson S., Recheet B. WHO Report: Health Systems in Action Insight for Uzbekistan. Division of Country Health Policies and Systems. WHO Regional Office for Europe. 2022: 7–14.
Santhi V., Ramya K., Tarana A.P.J., Vinitha G. IOT based wearable health monitoringsystem for pregnant ladies using CC 3200. International Journal of Advanced Research Methodology in Engineering &Technology. 2017; 1(3): 56–60.
