Д.С. Рипка1, Е.А. Семенова2

1,2 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» (Санкт-Петербург, Россия)
2 easemenova@etu.ru

Постановка проблемы. В настоящее время вспомогательные репродуктивные технологии (ВРТ) – один из ключевых методов лечения бесплодия. Успех процедур ВРТ определяется как медицинскими, так и индивидуальными особенностями пациенток, что делает задачу прогнозирования исходов крайне сложной. В этой связи важным шагом становится идентификация и ранжирование диагностически значимых показателей (ДЗП), которые могут быть использованы для повышения точности прогнозов и персонализации лечения.

Цель. Сформировать ранжированный комплекс ДЗП на основе экспертной оценки важности различных признаков при планировании процедур ВРТ и беременности, необходимый для повышения точности предиктивных моделей, прогнозирующих исходы ВРТ.

Результаты. Проведен опрос врачей-репродуктологов, которые оценили важность различных признаков, используемых при планировании процедур ВРТ и беременности. Каждый признак был оценен по шкале от 1 до 100, после чего для каждого из них были рассчитаны среднее значение, разброс (стандартное отклонение), вес и величина ошибки. Отмечено, что эти данные позволили сформировать ранжированный комплекс ДЗП, который будет использован для улучшения качества данных и повышения точности предиктивных моделей.

Практическая значимость. Исследования показали, что наиболее значимыми факторами, влияющими на успех ВРТ, являются уровень овуляции, наличие гинекологических заболеваний и уровень гормонов. Эти показатели получили высокие оценки экспертов (средние значения выше 95 баллов) и характеризуются низким разбросом мнений (стандартное отклонение менее 10). Это свидетельствует о том, что данные факторы играют ключевую роль в прогнозировании исходов ВРТ и должны учитываться при разработке персонализированных подходов к лечению.

Полученные результаты открывают новые возможности для разработки персонализированных подходов к лечению бесплодия и улучшения качества предиктивных моделей. Использование ранжированного комплекса ДЗП позволит врачам более точно прогнозировать исходы ВРТ и принимать обоснованные решения при планировании процедур.

Рипка Д.С., Семенова Е.А. Формирование комплекса диагностически значимых показателей для прогнозирования исходов вспомогательных репродуктивных технологий на основе экспертных оценок // Биомедицинская радиоэлектроника. 2025. T. 28. № 2. С. 63−69. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136- 202502-10

1. Ducreux B., Patrat C., Trasler J., Fauque P. Transcriptomic integrity of human oocytes used in ARTs: technical and intrinsic factor effects. Human reproduction update. 2023. DOI: 10.1093/humupd/dmad025.
2. Jiang M. et al. Factors affecting success rate of atraumatic restorative treatment (ART) restorations in children: A systematic review and meta-analysis. Journal of dentistry. 103526. 2020. DOI: j.jdent.2020.103526.
3. Рипка Д.С., Семенова Е.А. Система прогнозирования эффективности проведения процедуры ВРТ: анализ системы факторов // Биотехносфера. 2025. № 1. С. 34–37.
4. Peng J. et al. Machine learning algorithms in constructing prediction models for assisted reproductive technology (ART) related live birth outcomes. Sci Rep 14. 32083. 2024. DOI: 10.1038/s41598-024-83781-x.