USING MACHINE LEARNING ALGORITHMS TO PREVENT THE RISK OF MATERNAL COMPLICATIONS DURING PREGNANCY
Authors: Вихров Игорь Петрович , Аширбаев Шерзод Пардаевич , Искандарова Шахноза Тулкиновна , Даминова Камила Мавляновна 
Published: July 2024

В публикации представлены результаты разработки, анализа использования технологий искусственного интеллекта в здравоохранении на примере определения риска материнских осложнений при беременности, а также результаты онлайн-опроса женщин репродуктивного возраста Республики Узбекистан на предмет использования разработанного мобильногоприложения во время беременности. Были использованы методы обработки данных при помощи встроенных библиотек программного обеспечения Python с автоматическими модулями статистической обработки данных, а также проведен онлайн-опрос посредством Google Forms. Результаты показали высокую точность прогнозирования осложнений беременности. Это исследование вносит вклад в цифровизацию здравоохранения и помогает в раннем выявлении рисков для здоровья матерей. Анализ показал, что уровень глюкозы в крови, возраст и кровяное давление существенно влияют на здоровье беременных женщин. На основе этих данных была построена модель случайного леса с точностью 92,15%. Кроме того, были разработаны цифровые медицинские продукты, и опрос продемонстрировал готовность использовать мобильные приложения для отслеживания состояния здоровья. Опрос показал, что 84,4% женщин готовы пользоваться мобильным приложением во время беременности, и более 60% из них даже при условии платной подписки. Разработанный цифровой программный продукт в виде мобильного приложения с использованием алгоритмов машинного обучения является альтернативным способом профилактики материнских осложнений во время беременности у женщин.
The publication presents the results of the drafting, analysis of the use of artificial intelligence technologies in the sphere of healthcare on the example of determining the risk of maternal complications during pregnancy, as well as the results of an online survey of women of reproductive age in the Republic of Uzbekistan for the use of the developed mobile application during pregnancy. Data processing methods were used using built-in Python libraries with automatic statistical data processing modules, and an online survey was conducted by means of Google Forms. The results showed high accuracy in predicting pregnancy complications. This research contributes to the digitalization of healthcare in general and helps to early identification of risks to maternal health. The analysis showed that blood glucose levels, age and blood pressure may significantly affect the health of pregnant women. Based on these data, a random forest model was built with an accuracy of 92.15%. In addition, digital medical products have been developed, and the survey demonstrated a willingness to use mobile applications to examine health status. The survey showed that 84.4% of women are ready to use a mobile app during pregnancy, and more than 60% of them even with a paid subscription. The developed digital software product in the form of a mobile application using machine learning algorithms is an alternative approach of preventing maternal complications during pregnancy in women.