Od svega što umjetna inteligencija nudi, u medicini su primijenjena tek dva tipa iste: simbolička, koja se odnosi na baze znanja i ontologiju, te nesimbolička, povezana sa strojnim učenjem te umjetnim neuronskim mrežama.

U domeni ginekologije i opstetricije, umjetna je inteligencija najprimjenjenija u općoj opstetriciji, ginekološkoj kirurgiji, fetalnom ultrazvuku i potpomognutoj reproduktivnoj medicini.

U sistematskom pregledu objavljenom u časopisu Journal of Medical Internet Research prikazan je porast uporabe umjetne inteligencije u domeni ginekologije i opstetricije.

U analizu su uključeni članci objavljeni na PubMedu u razdoblju od 1. siječnja 2000. do 30. travnja 2020. koji spominju pojmove umjetne inteligencije uz opstetriciju, ginekologiju i trudnoću.

U obzir su uzeti svi objavljeni članci iz temeljnih disciplina ginekologije i opstetricije, a odabir je određen disciplinama definiranim u Web of Science. Iz istraživanja su isključene publikacije u kojima nije korištena umjetna inteligencija, uz pregledne, uredničke i komentatorske članke.

Analiza studije obuhvaćala je (1) klasifikaciju publikacija u domene ginekologije i opstetricije, (2) opis metoda umjetne inteligencije, (3) opis algoritama umjetne inteligencije, (4) opis skupova podataka, (5) opis doprinosa umjetne inteligencije i (6) opis validacije procesa umjetne inteligencije.

Pretraga PubMeda po tim specifičnim kriterijima rezultirala je prikazom 579 citata i 66 publikacija. Sve subdomene ginekologije i opstetricije su zastupljene statistički: opstetricija (41%, 27/66), ginekologija (3%, 2/66), potpomognuta reproduktivna medicina (33%, 22/66), rana trudnoća (2%, 1/66) i fetalna medicina (21%, 14/66). Također, zastupljene su i metode mehaničkog učenja(39/66), kao i metode baze znanja (25/66).

Strojno učenje koristilo je slikovne, numeričke i kliničke skupove podataka. Metode baze znanja koristile su uglavnom omics* skupove podataka.

Stvarni doprinosi umjetne inteligencije bili su razvoj metode, tj. algoritma (53%, 35/66), generiranje hipoteza (42%, 28/66) ili razvoj softvera (3%, 2/66). Provjera je provedena na jednom skupu podataka (86%, 57/66) i nije prijavljena vanjska provjera.

Uočen je opći trend porasta u publikacijama koje se odnose na umjetnu inteligenciju u opstetriciji i ginekologiji tijekom posljednja dva desetljeća. Većina ovih publikacija (82%, 54/66) ostaje izvan opsega uobičajenih ginekoloških i opstetričkih časopisa.

U časopisima o ginekologiji i opstetriciji izvješćuje se uglavnom o početnom radu (npr. algoritam ili metoda za dokaz koncepta) u umjetnoj inteligenciji primijenjenoj na ovu disciplinu, a klinička provjera ostaje kao nezadovoljen preduvjet. Očekuje se poboljšanje potaknuto novim smjernicama za istraživanje umjetne inteligencije. Međutim, ove smjernice pokrivaju samo dio pristupa umjetne inteligencije (nesimbolički) prijavljenih u ovom pregledu; stoga je potrebno razmotriti ažuriranja.

Komentar: „Omics“ skupovi podataka uključuju metilomiku, transkriptomiku, proteomiku i metabolomiku te se pomoću njih kvantificira metilacija DNA, ekspresija RNA, kao i ekspresija i modifikacije proteina. (Izvor: Mrkus V. Suvremene metode farmakogenomike [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2022 [pristupljeno 06.01.2023.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:662394)