И.П. Корнеева1

1 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина) (Санкт-Петербург, Россия)
1 ipkorneeva@etu.ru

Постановка проблемы. Стандартные клинические протоколы ведения беременности ориентированы на дискретное наблюдение и физиологическое течение процесса. При наличии у пациентки хронических неинфекционных заболеваний или отнесения беременной к группе высокого риска невынашивания такой подход часто приводит к позднему выявлению осложнений и снижению эффективности профилактических мероприятий, что требует внедрения более гибких методов оценки состояния.

Цель. Создать расширенный протокол ведения беременности с применением методов интеллектуального мониторинга, обеспечивающий персонализированный подход к наблюдению за беременными, с учетом их индивидуальных особенностей и влияния хронических неинфекционных заболеваний при их наличии в анамнезе.

Результаты. Разработан алгоритм расширенного протокола, включающего в себя этапы первичной оценки с формированием индивидуального профиля риска, динамического наблюдения с применением носимых устройств и дистанционной передачи данных, а также интеллектуальной оценки состояния и прогнозирования осложнений на основе методов машинного обучения и анализа временных рядов.

Практическая значимость. Предложенный подход позволяет динамически корректировать тактику ведения беременности и частоту мониторинга в зависимости от текущего состояния пациентки. Результаты могут быть использованы при создании медицинских информационно-измерительных систем, телемедицинских платформ и систем поддержки принятия врачебных решений в акушерстве.

Корнеева И.П. Разработка расширенного протокола ведения беременности с применением методов интеллектуального мониторинга // Биомедицинская радиоэлектроника. 2026. T. 29. № 3. С. 115−118. DOI: https:// doi.org/10.18127/ j156 04136-202603-20

1. Ярмолинская М.И., Юлдашев З.М., Семенова Е.А., Боброва Ю.О., Корнеева И.П. Удаленный интеллектуальный мониторинг состояния здоровья беременной и прогнозирование осложнений течения беременности // Биомедицинская радиоэлектроника. 2023. Т. 26. № 2. С. 12–17. DOI: 10.18127/j15604136-202302-02.
2. Корнеева И.П., Крамарь К.А., Семенова Е.А., Сергеев А.М., Юлдашев З.М. Аппаратно-программный комплекс для удаленного мониторинга и контроля состояния беременных женщин // Информационно-управляющие системы. 2021. № 6. С. 21–30. DOI: 10.31799/1684-8853-2021-6-21-30.
3. Анкудинов Н.О., Колташева И.М., Вагущенко У.А. и др. Цифровые технологии в удаленном мониторинге родов с системой поддержки принятия врачебных решений (СППВР) // Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2025. Т. 11. № 2. С. 7–13. DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-2-7-13.
4. Анкудинов Н.О., Ситников А.Ф., Ситников Ф.А., Мартиросян С.В. Дистанционный мониторинг состояния здоровья беременных в группе риска по преэклампсии // Врач. 2022. Т. 33. № 1. С. 49–52. DOI: 10.29296/25877305-2022-01-07.
5. Трусов Ю.А., Шамсуева Х.Т., Колхидова М.З. и др. Цифровые технологии и искусственный интеллект в диагностике кардиологических осложнений беременности: обзор // Digital Diagnostics. 2025. DOI: 10.17816/DD691113.
6. Андрейченко А.Е., Лучинин А.С. Разработка и валидация моделей прогнозирования общего риска преэклампсии и риска ранней преэклампсии с использованием алгоритмов машинного обучения в первом триместре беременности // Врач и информационные технологии. 2023. № 2. С. 34–45.
7. Болдина Ю.С., Ившин А.А., Светова К.С. Разработка и валидация системы прогнозирования преждевременных родов на основе технологий искусственного интеллекта и клинических данных // Акушерство и гинекология. 2025. № 5. С. 120–128. DOI: 10.18565/aig.2025.18.