13 квітня, 2026
Нові підходи до пренатальної діагностики: можливості штучного інтелекту
Порушення росту плода – як затримка, так і надмірна маса – залишаються серйозною проблемою сучасного акушерства, адже асоціюються з перинатальними ускладненнями та віддаленими наслідками для здоров’я дитини. Традиційна ультразвукова біометрія має обмежену точність через залежність від досвіду оператора, тоді як алгоритми штучного інтелекту (ШІ) демонструють експертний рівень діагностики, скорочують час обстеження вдвічі та досягають прогностичної точності 85-95%. Ці технології актуальні не лише для акушерів-гінекологів, а й для спеціалістів ультразвукової діагностики, неонатологів, ендокринологів і генетиків, оскільки забезпечують точніше прогнозування ризиків та персоналізований підхід до ведення вагітності.
Ключові слова: пренатальна діагностика, штучний інтелект, порушення росту плода, затримка росту плода, макросомія плода, внутрішньоутробна затримка росту плода, великий для гестаційного віку плід, малий для гестаційного віку плід.
Біометричні вимірювання за допомогою ультразвукового дослідження (УЗД) відіграють ключову роль в оцінці розрахункової маси плода, а отже – у визначенні характеру його внутрішньоутробного росту. Затримка росту плода (ЗРП), малий для гестаційного віку (МГВ) і великий для гестаційного віку (ВГВ) плід, а також макросомія – це приклади порушень росту, які рутинно виявляють під час УЗД. Попри те що ультразвукова діагностика є доступним, безпечним і відносно недорогим методом, її точність суттєво залежить від досвіду лікаря. Це призводить до значної варіабельності вимірювань, хибних діагнозів і непотрібних медичних втручань.
Крім того, такі материнські чинники, як ожиріння, цукровий діабет, артеріальна гіпертензія, тютюнопаління та аутоімунні захворювання, визнано вагомими факторами порушення внутрішньоутробного розвитку. Їх аналіз не менше важливий для встановлення правильного пренатального діагнозу.
За глобальними оцінками 2020 року, у світі народилося 23,4 млн немовлят із малою для гестаційного віку масою. Хоча цей термін стосується виключно розмірів плода (розрахункова маса <10-го перцентилю) і включає конституційно малих, але здорових дітей, такі плоди мають підвищений ризик порушень нейророзвитку, метаболічного синдрому та захворювань легень у підлітковому й дорослому віці. На відміну від цього ЗРП передбачає патологічне обмеження росту, яке діагностують не лише за малими розмірами (часто розрахункова маса <3-го перцентилю), а й за порушенням швидкості росту або доплерівськими ознаками плацентарної недостатності.
Водночас протилежний спектр порушень росту набуває дедалі більшої актуальності. За останні десятиліття поширеність ВГВ плода зросла до 15-20% в економічно розвинених країнах. Макросомія (≥4000 г) зустрічається у приблизно 15-20% плодів при гестаційному цукровому діабеті та у 40-45% – при цукровому діабеті 1 типу. Окрім ускладнень під час пологів (дистоція плечиків, пологова травма), діти, народжені з ВГВ або з макросомією, мають вищу ймовірність розвитку кардіометаболічних розладів у дорослому віці.
! Рання та точна діагностика на основі ультразвукових вимірювань, материнських характеристик та інших потенційно корисних маркерів (біохімічних, метаболомічних або генетичних) має першорядне значення в пренатальному веденні порушень росту плода. Впровадження спеціально розроблених застосунків ШІ обіцяє покращити пренатальне виявлення плодів із порушеннями внутрішньоутробного росту. Такі досягнення здатні вдосконалити стратегії антенатального ведення, покращуючи перинатальну допомогу та найближчі й віддалені неонатальні наслідки.
Затримка росту плода
ЗРП означає, що плід не досягає свого генетично детермінованого потенціалу росту, часто внаслідок основної патології – плацентарної недостатності, дефіциту нутрієнтів, гіпертензивних розладів або аномалій плода. Згідно з Дельфійським консенсусом, діагноз ЗРП встановлюють на підставі ультразвукової розрахункової маси плода або окружності живота <10-го перцентилю для гестаційного віку, патологічних доплерівських даних або значного зниження швидкості росту плода.
Багатофакторний патогенез ЗРП передбачає, що ідеальний діагностичний інструмент має поєднувати материнські характеристики, генетичні/біохімічні дані разом із біометрією плода та оцінкою доплерівської хвилі. На відміну від традиційних методів оцінки, алгоритми машинного навчання (МН) використовують великі набори материнських і фетальних параметрів. Дослідники проаналізували материнські характеристики та біохімічні маркери з використанням моделей методу опорних векторів (МОВ) та багатошарового перцептрона (БШП) для виявлення ЗРП. Їхні результати продемонстрували прогностичну точність 95,5% та 88,5% для алгоритмів МОВ і БШП відповідно.
Розроблено алгоритм для прогнозування ЗРП, де метод відбору ознак на основі кореляції обрав панель метаболітів, яка досягла площі під кривою операторної характеристики приймача (AUC) 0,90 із чутливістю 0,87 та специфічністю 0,83. Алгоритм на основі ШІ виявив численні змінені метаболічні шляхи, що позитивно корелювали із ЗРП, включаючи бета-окиснення, окиснення жирних кислот із розгалуженим ланцюгом, цикл сечовини, біосинтез фосфоліпідів, деградацію лізину, а також метаболізм жирних кислот, триптофану та метіоніну.
! Моделі ШІ, що використовують біохімічні маркери (мережі, навчені на плацентарних протеїнах, материнських метаболітах і запальних цитокінах), стабільно демонструють високу прогностичну точність для ЗРП, часто перевищуючи 85-90%.
Окрім материнських характеристик і біометрії плода, патологічний кровотік у матково-плацентарно-плодовій системі має вирішальне значення для діагностики та ведення ЗРП. Підходи МН, застосовані до індексів доплерівської хвилі маткової або пуповинної артерії, досягли високої дискримінаційної ефективності, причому деякі моделі перевищили 90% точності. Найвищу точність показала модель класифікації через регресію (90,6%), яка поєднує обрізане дерево рішень із згладженими лінійними моделями. Детальний аналіз виявив, що модель, яка використовувала найнижчий індекс пульсації маткової артерії, була точнішою порівняно з моделями на основі середнього індексу.
З метою застосування генетичних даних для точної діагностики ЗРП розроблено дві моделі, що аналізують дані профілювання нуклеосом безклітинної ДНК. Аналіз їхніх результатів свідчить, що профілювання нуклеосом та класифікатори на основі промоторів можуть прогнозувати ЗРП із помірною точністю (AUC ~0,78-0,80). Модель на основі МОВ використовувала дані низькопокривного повногеномного секвенування від 810 вагітних жінок. Комбінація із 14 генів досягла найвищої точності після перехресної валідації з виключенням одного зразка з AUC 0,8 та точністю 81,8%.
Малий для гестаційного віку плід
Згідно з визначенням, діагноз МГВ встановлюється виключно на підставі статистичного відхилення розмірів плода відносно референтної популяції. Зазвичай його констатують, коли розрахункова маса плода <10-го перцентилю стандартизованих референтних кривих. Приблизно 40% плодів із розрахунковою масою <10-го перцентилю є конституційно малими, але здоровими. Як наслідок, МГВ відображає варіацію розмірів плода, а не патологічний стан як такий. Натомість ЗРП становить патологічний стан, часто зумовлений гіпоксією або недостатнім надходженням поживних речовин, що не обов’язково асоціюється зі зниженою масою плода.
Нові підходи глибокого навчання мають потенціал для виявлення складних ознак на ультразвукових зображеннях, забезпечуючи точнішу діагностику МГВ порівняно з традиційними методами, що ґрунтуються виключно на базовій біометрії. Сучасні стратегії ШІ для оцінки росту плода переважно спираються на автоматизовані біометричні вимірювання, включення материнських характеристик або поєднання ультразвукових фетальних вимірювань із материнськими факторами.
Розроблено модель, засновану виключно на сонографічних зображеннях, яка продемонструвала значно вищу чутливість у виявленні МГВ порівняно з оцінками за формулою Хедлока, отриманими досвідченими лікарями. Модель навчено на понад 433 тис. зображень із понад 65 тис. обстежень, що дало чутливість 70% (0,69-0,71) проти 58% (0,56-0,59) для формули Хедлока при специфічності 91%. В іншому ретроспективному аналізі даних ІІ триместру, включаючи материнські демографічні показники та ультразвукові параметри, моделі МН прогнозували МГВ при народженні зі значно вищою точністю (70%) порівняно зі стандартними клінічними настановами (64%), при цьому індекс пульсації маткової артерії та товщина шийної складки виявилися значущими предикторами.
Макросомія плода та великий для гестаційного віку плід
Згідно із загальноприйнятим визначенням, макросомія плода констатується, якщо розрахункова маса >4000 г незалежно від терміну гестації. Раннє та точне виявлення надмірного росту плода залишається складним завданням, оскільки традиційні діагностичні методи, передусім ультразвукова біометрія, мають обмежену точність у прогнозуванні надмірної маси при народженні, особливо при вагітностях, ускладнених діабетом. ВГВ, навпаки, описує плід, чия розрахункова маса визначається ≥90-го перцентилю для даного гестаційного віку, а отже, не обов’язково >4000 г.
Як уже зазначалося, УЗД є основним методом виявлення вагітностей із ризиком макросомії або ВГВ плода. Дані великого когортного дослідження приблизно 67 тис. вагітностей показали, що УЗД між 35+0 та 36+6 тижнями гестації досягло AUC 0,861 для виявлення ВГВ плода. Автори трьох систематичних оглядів, які оцінювали точність УЗД у прогнозуванні макросомії або ВГВ, повідомляють про позитивні коефіцієнти правдоподібності: 7,8, 5,1 та 8,74. Загалом, ці дані свідчать, що УЗД має помірну діагностичну цінність для виявлення надмірного росту плода.
! Моделі ШІ для прогнозування макросомії демонструють стабільне покращення точності при інтеграції материнських демографічних показників, метаболічних параметрів та ультразвукових даних.
У великому ретроспективному дослідженні алгоритми МН, що інтегрували материнські характеристики, метаболічні параметри та ультразвукові вимірювання плода, досягли вищої прогностичної ефективності порівняно зі стандартними підходами на основі формули Хедлока, зі специфічністю 82% та AUC 0,95. Аналіз 2023 року показав, що модель МН на основі материнських клінічних характеристик (вік, індекс маси тіла, статус гестаційного діабету) прогнозувала макросомію з AUC 0,88, чутливістю 83,5% та специфічністю 80,3%, при цьому інструменти пояснюваності виявили значну цінність індексу маси тіла до вагітності, прибавки ваги матері та показника окружності живота плода.
Отже, ШІ демонструє значний потенціал для трансформації виявлення та ведення порушень росту плода, досягаючи точності на рівні клініциста поряд із більшою ефективністю. Завдяки інтеграції біометричних, материнських та візуалізаційних даних ШІ може забезпечувати ранню діагностику, індивідуалізований моніторинг і ширший доступ до якісної пренатальної допомоги. Проте трансляція ШІ у повсякденну практику залежатиме від масштабної валідації, надійної інфраструктури та чітких етичних і правових рамок. Якщо ці виклики будуть подолані, ШІ може стати наріжним каменем персоналізованої перинатальної медицини, що дозволить суттєво покращити материнсько-фетальні наслідки.
Реферативний огляд підготувала Юлія Коваль
За матеріалами: Lugowski F., Babinska J., Stanirowski P.J. (2026) Application of artificial intelligence in diagnosis and management of fetal growth disorders: a comprehensive review. Front. Med. 12:1737391. doi: 10.3389/fmed.2025.1737391.
Тематичний номер «Акушерство. Гінекологія. Репродуктологія» № 1 (67) 2026 р.
