В вымышленном случае женщина 24 лет впервые приходит в сельский медицинский пункт в районе, где нет специалиста по УЗИ. Она считает, что беременна «месяцев пять или шесть», но не помнит дату последней менструации. Высота дна матки указывает на срок от 22 до 26 недель. Акушерка пункта прошла однодневное обучение работе с портативным датчиком, подключённым к планшету: она проводит датчиком по животу прямыми линиями, не пытаясь найти какие-либо структуры, и программа искусственного интеллекта выдаёт оценку гестационного возраста.

Эта сцена описывает то, что уже проверяли в некоторых исследованиях. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) рекомендует УЗИ до 24 недель беременности для оценки гестационного возраста, улучшения выявления аномалий плода и многоплодной беременности и снижения числа индукций при переношенной беременности (ВОЗ, дородовая помощь, 2016). Там, где не хватает тех, кто умеет проводить и интерпретировать исследование, эту рекомендацию трудно выполнить.

В этом тексте ВОЗ служит опорой, и он объединяет основные исследования слепых сканирований, которые читает ИИ, чтобы ответить на два вопроса: насколько близка эта оценка к обычному УЗИ и в каких ситуациях ей пока нельзя доверять.

Главное

• В исследовании Pokaprakarn и соавторов модель ИИ оценила гестационный возраст со средней абсолютной ошибкой 3,9 дня против 4,7 дня при биометрии, выполненной специалистами по УЗИ (Pokaprakarn et al., 2022).
• В проспективном исследовании с пользователями без предшествующего опыта инструмент, встроенный в датчик, оказался равноценен стандартному УЗИ на сроке от 14 до 27 недель: средняя ошибка 3,2 дня против 3,0 дня (Stringer et al., 2024).
• Ближе к сроку родов, между 37 и 40 неделями, ошибка ИИ была больше, чем у стандартного УЗИ, и авторы не рекомендуют применять инструмент на этом этапе (Stringer et al., 2024).
• В Чикаго и Найроби с другой моделью датчика и новыми операторами система сохранила среднюю ошибку 4,2 дня и не уступала клиническому стандарту (Willis et al., 2026).
• Специалисты из африканских стран, с которыми обсуждали эту тему, проявили интерес к автоматическому определению срока, но также обеспокоенность точностью алгоритма и чрезмерной зависимостью от машины (Della Ripa et al., 2025).

• Почему гестационный возраст важен
• Как оценивают гестационный возраст без УЗИ
• Что такое слепое сканирование
• Что показали базовые исследования
• Результаты за пределами мест разработки
• Где инструмент пока даёт сбои
• Внедрение: кто работает с инструментом и что меняется в службе
• Как NEXO помогает тренировать это рассуждение
• Частые вопросы
• Главные выводы

Почему гестационный возраст важен

Почти все решения в дородовом наблюдении зависят от знания того, как давно женщина беременна. Гестационный возраст определяет, являются ли роды преждевременными, когда предлагать вмешательства с определённым окном и когда беременность стала переношенной. ВОЗ определяет преждевременные роды как рождение до полных 37 недель и оценивает 13,4 млн преждевременных родов в 2020 году — более одного из десяти рождений (ВОЗ, Preterm birth).

Этот показатель распределён неравномерно. Та же информационная записка сообщает, что осложнения недоношенности — главная причина смерти детей младше пяти лет и что около 900 тыс. детей умерли по этой причине в 2019 году (ВОЗ, Preterm birth). В странах с низким доходом более 90 процентов крайне недоношенных детей умирают в первые дни жизни, тогда как в странах с высоким доходом — менее 10 процентов (ВОЗ, Preterm birth).

Чтобы действовать при преждевременных родах, команда должна знать, действительно ли они преждевременные. ВОЗ включает в возможную помощь антенатальные кортикостероиды в определённых ситуациях и упоминает УЗИ до 24 недель, предусмотренное рекомендациями по дородовой помощи, как способ помочь определить гестационный возраст и выявить многоплодную беременность (ВОЗ, Preterm birth). Без надёжной даты эти решения опираются на шаткие оценки.

Экстремальная жара — пример воздействия, при котором гестационный возраст входит в рассуждение: риск преждевременных родов, связанный с жарой, можно измерить и отслеживать, только зная, на какой неделе находится беременность.

Что ВОЗ рекомендует в дородовой помощи

Рекомендации 2016 года увеличили число контактов в рамках дородового наблюдения с четырёх до восьми и включили УЗИ до 24 недель (ВОЗ, дородовое наблюдение, 2016). В документе ВОЗ также предусмотрено, что акушерки и другие обученные специалисты оказывают такую помощь, в том числе в рамках мероприятий на уровне общины, и упоминается перераспределение задач между специалистами как стратегия (ВОЗ, дородовое наблюдение, 2016).

Stringer и соавторы описывают эту рекомендацию о УЗИ до 24 недель как во многом недостижимую цель в странах с низким и средним уровнем дохода (Stringer et al., 2024). Систематический обзор Schott и соавторов утверждает, что почти половина беременных в этих странах не проходит ни одного УЗИ во время беременности (Schott et al., 2026).

Как оценивают гестационный возраст без УЗИ

Когда УЗИ нет, остаются дата последней менструации и высота стояния дна матки. Оба метода часто дают сбой. В исследовании Stringer среди участниц, помнивших дату последней менструации, средняя ошибка этой оценки составила 7,4 дня, а высоты стояния дна матки — 7,1 дня, тогда как у инструмента на основе ИИ — около 3,2 дня (Stringer et al., 2024). Двадцать три женщины в этом исследовании не помнили дату.

Проблема усугубляется тем, что первый визит часто происходит поздно. В Лусаке, Замбия, медианный гестационный возраст при первом визите в рамках дородового наблюдения составлял 23 недели, и более 100 тысяч беременностей в год велись с неточным определением срока (Pokaprakarn et al., 2022). Stringer и соавторы на данных из Замбии сообщают, что 85 процентов первых визитов происходят до 27 недель и 97 процентов — до 36 недель (Stringer et al., 2024).

Почему точность падает по мере развития беременности

Обычное УЗИ тоже со временем теряет точность. В первом триместре копчико-теменной размер предсказывает гестационный возраст с точностью 3–7 дней; после 14 недель этот показатель больше не используется, и биометрия объединяет другие измерения плода (Benson et al., 2025). Benson и соавторы обобщают литературу: точность биометрии составляет плюс-минус 7–10 дней до 24 недель, 10–14 дней между 24 и 28 неделями и 21–30 дней в третьем триместре (Benson et al., 2025).

Что такое слепое сканирование

При слепом сканировании тот, кто держит датчик, не ищет плод и не измеряет структуры. Человек проводит датчиком по животу по фиксированной схеме, по вертикальным и горизонтальным линиям, и записывает короткие видео. В исследовании Pokaprakarn каждое сканирование длилось около 10 секунд (Pokaprakarn et al., 2022). Работа по интерпретации изображений ложится на модель ИИ, обученную на больших объёмах видео.

Эта идея разделяет два навыка, которые обычное УЗИ объединяет: получение качественных изображений и их интерпретацию. Gomes и соавторы описывают протокол из шести сканирований, который могут выполнять люди с несколькими часами обучения, и показывают, что двух из шести сканирований достаточно для сохранения точности оценки (Gomes et al., 2022).

От видео к числу

Модель, описанная Pokaprakarn, была обучена на 109 806 сканированиях 3 509 участниц, в общей сложности более чем на 21 миллионе кадров изображения (Pokaprakarn et al., 2022). Вместо измерения головы, живота и бедренной кости она анализирует видео целиком. Авторы признают, что не знают, какие признаки изображения модель использует для получения оценки (Pokaprakarn et al., 2022).

Что показали базовые исследования

Исследование Pokaprakarn и соавторов, опубликованное в 2022 году, использовало данные когорты FAMLI с участием 4 695 человек из Северной Каролины, США, и Замбии, набранных в 2018–2021 годах (Pokaprakarn et al., 2022). В основной тестовой выборке из 716 участниц средняя абсолютная ошибка модели составила 3,9 дня против 4,7 дня у биометрии — разница в 0,8 дня в пользу модели (95-процентный доверительный интервал от 0,5 до 1,1 дня) (Pokaprakarn et al., 2022).

Доля оценок с ошибкой до 7 дней составила 86,0 процента с моделью и 77,0 процента с биометрией (Pokaprakarn et al., 2022). Преимущество проявилось прежде всего в третьем триместре — разница 1,3 дня. При беременностях после экстракорпорального оплодотворения, когда дата зачатия известна, ошибка модели составила 2,8 дня против 3,6 у биометрии, но при всего 47 участницах разница не была статистически значимой (Pokaprakarn et al., 2022).

Медсёстры без подготовки по УЗИ

В той же работе был набор из 249 участниц в Замбии, чьи сканирования выполняли восемь акушерок без подготовки по ультразвуковой диагностике, с помощью простого портативного датчика (Pokaprakarn et al., 2022). В этой группе ошибка модели составила 4,9 дня против 5,4 у биометрии, и эта разница не достигла значимости. Однако по сравнению с датой последней менструации модель ошибалась в среднем на 4,9 дня против 17,4 дня по менструальной дате (Pokaprakarn et al., 2022).

С этим инструментом 75,1 процента оценок оказались в пределах 7 дней от референса против 40,1 процента оценок по последней менструации (Pokaprakarn et al., 2022).

Проспективное испытание с новичками

Исследование Stringer и соавторов, опубликованное в 2024 году, проверяло инструмент, уже встроенный в портативный датчик и планшет и работающий в реальном времени под управлением людей без опыта УЗИ, прошедших один день обучения (Stringer et al., 2024). Участвовали 400 беременных из Лусаки и Чапел-Хилла, а референсом служило измерение копчико-теменного размера трансвагинально в первом триместре.

В основном окне от 14 до 27 недель средняя ошибка составила 3,2 дня с ИИ и 3,0 дня со стандартным УЗИ — разница 0,16 дня в пределах границы эквивалентности в два дня (Stringer et al., 2024). Оценки в пределах 7 дней от референса составили 90,7 процента с ИИ и 92,5 процента со стандартом, а сбой инструмента был единственным на 400 участниц (Stringer et al., 2024). В сроке от 28 до 36 недель ошибка ИИ составила 6,1 дня против 7,1 у стандарта, также в пределах эквивалентности.

Сравнение основных исследований

Исследование	Место и оператор	Сравнение	Основной результат
Pokaprakarn 2022	Северная Каролина и Замбия; специалисты по УЗИ	ИИ против биометрии	Ошибка 3,9 против 4,7 дня; до 7 дней в 86,0 против 77,0 процента
Pokaprakarn 2022	Замбия; медсёстры без подготовки по УЗИ	ИИ против последней менструации	Ошибка 4,9 против 17,4 дня; до 7 дней в 75,1 против 40,1 процента
Gomes 2022	США и Замбия; специалисты по УЗИ и новички	ИИ на смартфоне против биометрии	Разница 1,4 дня в пользу ИИ, без inferiority
Stringer 2024	Замбия и США; новички с одним днём обучения	ИИ в реальном времени против стандартного УЗИ	От 14 до 27 недель ошибка 3,2 против 3,0 дня; до 7 дней в 90,7 против 92,5 процента
Willis 2026	Чикаго и Найроби; новички, другая модель датчика	Адаптированный ИИ против клинического стандарта	Ошибка 4,2 против 4,5 дня, без inferiority
Eisenkolb 2026	Лондон; опытные специалисты по УЗИ, 11–13 недель	ИИ против копчико-теменного размера	Ошибка 2,1 дня, точность ниже стандартного измерения

Референсы и дизайны исследований различаются, поэтому таблица служит для ориентации при чтении, а не для суммирования результатов.

Работа вне мест обучения

Модель, которая работает там, где её обучали, может давать сбои в другой больнице, с другой популяцией или другим аппаратом. Willis и соавторы проверили именно это: систему, обученную на данных Северной Каролины и Замбии, оценивали в Чикаго и Найроби с операторами-новичками и датчиком другого производителя (Willis et al., 2026). Для адаптации использовали данные 120 участниц из Чикаго и ни одного данного из Найроби.

Среди 385 участниц в сроке от 16 до 36 недель средняя ошибка составила 4,1 дня в Чикаго и 4,3 дня в Найроби, а по совокупности — 4,2 дня против 4,5 дня клинического стандарта, без inferiority (Willis et al., 2026). Доля сканирований, отклонённых системой, составила 1,8 процента в Найроби и 7,9 процента в Чикаго, и авторы предполагают, что примерно шесть часов практического обучения в Найроби улучшили качество изображений (Willis et al., 2026).

Другие модели и первый триместр

Есть и другие подходы помимо стандартных сканирований. Benson и коллеги обучили модель на более чем двух миллионах изображений 78 531 беременности из Австралии, Индии и Великобритании, способную оценивать гестационный возраст по любому изображению плода в любой ориентации и сообщать неопределённость каждой оценки (Benson et al., 2025). При независимой валидации ошибка составила 1,7 дня между 14 и 18 неделями и 2,8 дня между 18 и 24 неделями, а результаты сохранялись в разных категориях индекса массы тела.

В первом триместре Eisenkolb и коллеги оценили 285 одноплодных беременностей в лондонской больнице с нецелевыми сканированиями между 11 и 13 неделями (Eisenkolb et al., 2026). Средняя ошибка относительно копчико-теменного размера составила 2,1 дня, но ИИ оказался менее точным, чем измерение, выполненное опытными специалистами УЗИ. Сами авторы подчёркивают, что исследование, одноцентровое и с сертифицированными клиницистами, не было рассчитано на оценку использования новичками или в странах с низким и средним доходом (Eisenkolb et al., 2026).

Что говорят обзоры

Метаанализ Naz и коллег включил 17 исследований и объединил данные 10 из них (Naz et al., 2025). При видео слепых сканирований объединённая средняя ошибка составила 2,55 дня, но в расчёт вошли только четыре исследования, с доверительным интервалом от минус 0,13 до 5,23 дня и гетерогенностью 100 процентов (Naz et al., 2025). Авторы называют этот опыт предварительным и указывают на нехватку исследований в первом триместре.

Систематический обзор Schott и коллег объединил 14 исследований и выявил средние ошибки от 3 до 5 дней в середине беременности, с результатами, сопоставимыми с показателями специалистов УЗИ или превосходящими их (Schott et al., 2026). Тот же обзор отмечает меньшую точность в конце беременности и ограниченную валидацию в начале гестации и при выявлении аномалий, и заключает, что для клинического внедрения нужны более широкая валидация, лучшая интерпретируемость моделей и интеграция в системы здравоохранения.

Где инструмент пока не справляется

Ограничения видны в самих статьях и заслуживают того же веса, что и результаты. Самое важное для практики — срок. Между 37 и 40 неделями в исследовании Stringer средняя ошибка ИИ составила 11,5 дня против 9,1 дня стандартного УЗИ, и результат был признан неубедительным (Stringer et al., 2024). Авторы не рекомендуют инструмент на этом этапе.

Pokaprakarn и коллеги сообщают о скудных данных после 37 недель и о тенденции недооценивать гестационный возраст в этом диапазоне в группе начинающих медсестёр (Pokaprakarn et al., 2022). Willis и коллеги также наблюдали переменные результаты после 36 недель и обсуждают, что часть различия может происходить из несоответствий в самом эталоне (Willis et al., 2026).

На другом полюсе в исследовании Pokaprakarn почти не было обследований до 9 недель, и модель не выдаёт оценки ниже этого срока (Pokaprakarn et al., 2022). У Gomes и коллег также было мало видео до 12 недель и после 37 недель, и они утверждают, что не могут гарантировать обобщение моделей на эти диапазоны (Gomes et al., 2022).

Популяции, оставшиеся за рамками

Исследования исключили или имели мало данных о группах, в которых датировка обычно сложнее. Основные моменты, на которые указывают авторы, таковы:

• Stringer исключил женщин с индексом массы тела 40 и выше, многоплодные беременности и известные аномалии, и изучал общую популяцию без фокуса на гипертонии, диабете или тяжёлом ожирении (Stringer et al., 2024).
• В том же исследовании среди 97 женщин с индексом массы тела выше 30 ошибка ИИ составила 3,8 дня против 3,1 у стандарта, в анализе подгруппы без проверки гипотезы (Stringer et al., 2024).
• Schott и коллеги отмечают, что измерение двух плодов при слепом сканировании требует идентификации и маркировки каждого из них — задача, для которой нынешние модели не создавались (Schott et al., 2026).
• Willis и коллеги описывают малые выборки для многоплодной беременности и для крайних значений массы плода (Willis et al., 2026).

Что оценка не заменяет

Оценка гестационного возраста отвечает на один вопрос. Она не подтверждает, где имплантирована беременность, не оценивает анатомию плода и не заменяет обследование при кровотечении или боли в начале беременности, о чём говорится в тексте про эктопическую беременность, бета-ХГЧ и неопределённость. Stringer и соавторы утверждают, что точность инструмента при наличии аномалий плода нельзя определить по данным исследования (Stringer et al., 2024).

В обзоре Schott утверждается, что ИИ следует рассматривать как дополнение, а не замену клинической компетенции (Schott et al., 2026). Pokaprakarn и соавторы признают, что технологию могут воспринимать как угрозу формированию местного диагностического потенциала и что способ её распространения ещё требует изучения (Pokaprakarn et al., 2022). Они также напоминают, что в исходной работе не было когорты внешней валидации в строгом смысле.

Когда вопрос беременной касается визуализационных исследований с использованием излучения, логика другая, и она описана в тексте про излучение при беременности и консультирование.

Внедрение: кто работает и что меняется в службе

Технология помогает, только если вписывается в работу службы. Della Ripa и соавторы опросили 41 акушерку, врача, исследователя и организатора программ, уделив внимание тем, кто живёт или работает в странах Африки с низким и средним доходом, о прототипе портативного УЗИ с ИИ (Della Ripa et al., 2025). Автоматическое определение срока стало одной из функций, вызвавших наибольший интерес, наряду с беспокойством о точности алгоритма и об утрате клинического мышления из-за чрезмерной зависимости от машины.

Участники в целом согласились, что стандартное портативное УЗИ и УЗИ с ИИ могли бы улучшить приверженность дородовому наблюдению — 75 и 65 процентов согласия соответственно — и уверенность специалистов в клинических решениях — 85 и 70 процентов (Della Ripa et al., 2025). ИИ всегда порождал больше неопределённости, чем стандартное УЗИ. Среди поднятых тем были разделение задач с акушерками, содержание обучения, безопасность данных, юридическая ответственность и потребность в поддержке решений и сети направлений, чтобы обследование меняло исходы.

Оценка как вход в другие решения

Гестационный возраст также открывает путь к другим вмешательствам с определённым окном. Протокол Swarray Deen и соавторов описывает исследование с участием 969 беременных в 13 учреждениях Ганы, Кении и ЮАР, где обученные акушерки будут проводить сканирование системой ИИ на сроке от 11 до 13 недель, сравнивая с измерениями ультрасонографистов (Swarray Deen et al., 2026). Цель — поддержать скрининг риска преэклампсии, который зависит от правильного определения срока.

Согласно этому протоколу, ВОЗ рекомендует предлагать аспирин женщинам с умеренным или высоким риском преэклампсии, предпочтительно до 20 недель (Swarray Deen et al., 2026). Поскольку это пока протокол, результаты недоступны, и исследование иллюстрирует следующий вопрос в этой области: достаточно ли хороша оценка, сделанная неспециалистом, чтобы направлять клиническое решение с ограничением по срокам.

Кому помогает инструмент

Исследования были задуманы для мест, где нет ультрасонографиста, а не для замены обследований там, где они есть. Stringer и соавторы заключают, что на сроке от 14 до 37 недель портативное УЗИ с ИИ позволило пользователям без предварительной подготовки по ультразвуковой диагностике оценивать гестационный возраст с той же точностью, что и аккредитованные ультрасонографисты на аппаратах высокой спецификации (Stringer et al., 2024). Базовые исследования частично финансировались филантропическим фондом и использовали датчики, переданные производителем, — об этом сообщают сами статьи (Pokaprakarn et al., 2022).

Тем, кто изучает тему, различение такого типа ИИ, который читает изображения, и языковых моделей, применяемых для поддержки диагностики, помогает читать каждое доказательство в его контексте. Применение языковых моделей обсуждается в тексте про искусственный интеллект в клиническом мышлении, а пример прогностической модели в другой специальности приведён в тексте про ИИ в нефрологии.

Возвращаясь к случаю

У женщины из начала статьи не помнит последнюю менструацию, а высота дна матки даёт диапазон в четыре недели. При слепом сканировании, прочитанном ИИ, у медсестры есть оценка, которая на сроке от 14 до 27 недель приближалась к стандартному УЗИ в валидационных исследованиях (Stringer et al., 2024). Эта дата начинает задавать календарь следующих приёмов и позволяет позже распознать, являются ли роды преждевременными.

Оценка не отвечает, многоплодная ли беременность, есть ли аномалии и где расположена плацента. Если пациентка вернётся ближе к сроку, инструмент не следует использовать для переопределения срока беременности, потому что на этом этапе ошибка была больше (Stringer et al., 2024). Запись гестационного срока, полученная сейчас, в середине беременности, ценнее любой поздней оценки.

Как NEXO помогает тренировать это рассуждение

В NEXO случай дня вымышленный, с реальной клинической картиной и до шести последовательных подсказок, и вы предлагаете диагноз, ища код в МКБ-10. Понимать, насколько доверять смутной дате последней менструации, высоте дна матки или автоматической оценке, требует того же упражнения: взвешивать каждую новую подсказку и пересматривать гипотезу, как в тренировке дифференциального диагноза с подсказками.

Ограничения использования игры описаны на странице экономики NEXO. Если вы исследуете обучение клиническому рассуждению, страница для Researcher объясняет, как связаться. Специалисты, которые пишут или проверяют случаи, найдут информацию в разделах Curator и Creators, а учреждения могут узнать о предложении на странице для партнёрств. Поиск правильного кода в МКБ-10 дополняет эту тренировку.

Частые вопросы

Заменяет ли ИИ в УЗИ специалиста по УЗИ?

Исследования не поддерживают такой вывод. Инструмент оценивает гестационный срок, но не оценивает анатомию, плаценту или многоплодную беременность, и обзор Schott и коллег описывает его как дополнение к клинической компетенции (Schott et al., 2026).

Сколько обучения нужно, чтобы выполнить слепое сканирование?

В исследовании Stringer пользовательницы без опыта получили один день обучения (Stringer et al., 2024). В Найроби около шести часов практического обучения были связаны с меньшим числом отклонённых сканирований, чем неформальное обучение в Чикаго (Willis et al., 2026).

Работает ли оценка в конце беременности?

Работает хуже. На сроке от 37 до 40 недель средняя ошибка составила 11,5 дня с ИИ и 9,1 дня со стандартным УЗИ, и авторы не рекомендуют инструмент на этом этапе (Stringer et al., 2024).

А в начале беременности?

Данных мало. Модель Pokaprakarn не оценивает срок менее 9 недель (Pokaprakarn et al., 2022), а метаанализ Naz и коллег нашёл единственное исследование в первом триместре (Naz et al., 2025). На сроке от 11 до 13 недель одноцентровое исследование показало ошибку 2,1 дня при меньшей точности, чем у стандартного измерения (Eisenkolb et al., 2026).

Нужен ли системе интернет?

Версия, описанная Gomes и коллегами, работает на телефоне без подключения и выдаёт результат менее чем за 3 секунды после сканирования (Gomes et al., 2022).

Ключевые выводы

• Помните, что ВОЗ рекомендует УЗИ до 24 недель для оценки гестационного срока, и эту рекомендацию трудно выполнить там, где не хватает специалиста по УЗИ (ВОЗ, дородовая помощь, 2016).
• На сроке от 14 до 27 недель слепые сканирования, выполненные новичками и прочитанные ИИ, были эквивалентны стандартному УЗИ в проспективном исследовании (Stringer et al., 2024).
• Сравните оценку по ИИ с тем, что у вас есть на самом деле: при опоре на последнюю менструацию ошибка снизилась с 17,4 до 4,9 дня в группе медсестёр-новичков (Pokaprakarn et al., 2022).
• Избегайте использования инструмента для определения срока беременности ближе к родам, на этом этапе ошибка была больше, чем у стандартного исследования (Stringer et al., 2024).
• Учитывайте, что многоплодная беременность, тяжёлое ожирение и аномалии остались за рамками или изучены мало (Stringer et al., 2024).
• Рассматривайте ИИ как дополнение к службе, с обучением, поддержкой принятия решений и сетью маршрутизации (Della Ripa et al., 2025).

Литература

1. World Health Organization. New guidelines on antenatal care for a positive pregnancy experience. Nota à imprensa, 7 de novembro de 2016. [Полный текст](https://www.who.int/news/item/07-11-2016-new-guidelines-on-antenatal-care-for-a-positive-pregnancy-experience).
2. Всемирная организация здравоохранения. Преждевременные роды. Информационный бюллетень. [Полный текст](https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/preterm-birth).
3. Pokaprakarn T, Prieto JC, Price JT, et al. AI estimation of gestational age from blind ultrasound sweeps in low-resource settings. NEJM Evid. 2022;1(5). [PMID 36875289](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36875289/). DOI 10.1056/evidoa2100058.
4. Stringer JSA, Pokaprakarn T, Prieto JC, et al. Diagnostic accuracy of an integrated AI tool to estimate gestational age from blind ultrasound sweeps. JAMA. 2024;332(8):649-57. [PMID 39088200](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39088200/). DOI 10.1001/jama.2024.10770.
5. Gomes RG, Vwalika B, Lee C, et al. A mobile-optimized artificial intelligence system for gestational age and fetal malpresentation assessment. Commun Med (Lond). 2022;2:128. [PMID 36249461](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36249461/). DOI 10.1038/s43856-022-00194-5.
6. Willis A, Lee C, Krogue J, et al. Generalization of AI-based gestational age assessment using blind sweep ultrasonography. JAMA Netw Open. 2026;9(7):e2622484. [PMID 42424080](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42424080/). DOI 10.1001/jamanetworkopen.2026.22484.
7. Benson M, Walton S, Hartley T, et al. Fetal gestational age estimation using artificial intelligence on non-targeted ultrasound images and video. NPJ Digit Med. 2025;8(1):700. [PMID 41266569](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41266569/). DOI 10.1038/s41746-025-02024-z.
8. Eisenkolb G, Wright D, Syngelaki A, et al. Real-time gestational-age estimation at 11-13 weeks using artificial intelligence on non-targeted ultrasound sweeps. Ultrasound Obstet Gynecol. 2026;68(4):510-7. [PMID 42740444](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42740444/). DOI 10.1002/uog.70335.
9. Naz S, Noorani S, Jaffar Zaidi SA, et al. Use of artificial intelligence for gestational age estimation: a systematic review and meta-analysis. Front Glob Womens Health. 2025;6:1447579. [PMID 39950139](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39950139/). DOI 10.3389/fgwh.2025.1447579.
10. Schott J, Wilmes M, Walter A, et al. The application of artificial intelligence in blind ultrasound sweep diagnostics for prenatal medicine: a systematic literature review. Acta Obstet Gynecol Scand. 2026;105(3):403-17. [PMID 41574472](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41574472/). DOI 10.1111/aogs.70147.
11. Della Ripa S, Santos N, Walker D. AI-enabled obstetric point-of-care ultrasound as an emerging technology in low- and middle-income countries: provider and health system perspectives. BMC Pregnancy Childbirth. 2025;25(1):729. [PMID 40615993](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40615993/). DOI 10.1186/s12884-025-07796-6.
12. Swarray Deen A, McDougall ARA, Chemway R, et al. Prospective accuracy study on an artificial intelligence-based ultrasound system for gestational age estimation among pregnant women in Ghana, Kenya and South Africa: protocol. BMJ Open. 2026;16(9):e118330. [PMID 42731844](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42731844/). DOI 10.1136/bmjopen-2026-118330.