Машинное обучение помогает предсказывать беременность с высоким риском низкого веса при рождении

Младенцы с низким весом при рождении (менее 2,5 кг) в 20 раз чаще умирают. У них также больше шансов на развитие неврологических и сердечно-сосудистых заболеваний, диабета и проблем с ростом в будущем. Учёные из Университета Сан-Паулу обнаружили, что машинное обучение может предсказывать такие случаи. Это позволяет начинать лечение раньше и предотвращать осложнения.

Исследование основано на данных 1579 беременных женщин из Араракуара, Бразилия. Обычно такие исследования проводятся в странах Глобального Севера. Учёные проверили четыре алгоритма машинного обучения, и XGBoost оказался самым эффективным для выявления беременностей с высоким риском.

Патрисия Рондо, профессор из Университета Сан-Паулу, говорит, что это исследование может изменить клиническую практику и политику в области здравоохранения. Использование искусственного интеллекта помогает снизить риски, связанные с низким весом при рождении, улучшая здоровье матери и ребёнка.

Низкий вес при рождении — глобальная проблема, связанная как с медицинскими, так и с социально-экономическими факторами.