Применение самообучающейся нейронной сети для прогноза развития тромбогеморрагических осложнений в акушерской и неонатальной практике

Цель: изучение целесообразности применения самообучающейся нейронной сети для прогнозирования риска развития нарушений в системе гемостаза у новорожденных и их матерей в интранатальный период. Материал и методы. Обследовано 214 человек: 107 женщин в день родов и 107 их новорожденных детей. Морфофункциональное состояние тромбоцитов оценивали по результатам автоматического гематологического анализа, компьютерной цитоморфометрии и агрегатометрии тромбоцитов. Данные лабораторного обследования пациенток использованы в качестве обучающей выборки для нейросети с классической структурой «однослойный персептрон». Результаты. Апробацию нейронной сети проводили на пациентках с физиологически протекающей беременностью и с признаками дисбаланса системы гемостаза. На выходе нейросистема подтвердила на основании лабораторных исследований наличие либо отсутствие патологии системы гемостаза у двух конкретных пациенток и их новорожденных детей. Заключение. Внедрение в практическое акушерство разрабатываемой программы на базе нейросети приведет к снижению и профилактике развития тромбогеморрагических осложнений, позволит оптимизировать протокол лечебно-диагностических мероприятий, а также даст возможность мониторировать состояние гемостаза на фоне проводимой патогенетической терапии у женщин и их новорожденных детей в родах и неонатальном периоде.