Исследование опубликовано в рецензируемом журнале npj Digital Medicine 5 августа 2026 года. Работа посвящена разработке модели динамического прогнозирования риска преждевременных родов и определения гестационного возраста при родах с использованием лонгитюдных данных из электронных медицинских карт (EHR). Подход предполагает применение методов машинного обучения для анализа временных рядов медицинских данных пациентов в течение беременности, что позволяет обновлять прогнозы по мере поступления новой информации. Использование динамических моделей вместо статических даёт возможность более точной оценки рисков на разных сроках гестации. Исследование имеет прямую клиническую значимость для акушерской практики, позволяя врачам своевременно выявлять пациенток с повышенным риском преждевременных родов и принимать превентивные меры. Работа представляет интерес для специалистов по цифровой медицине, разработчиков клинических систем поддержки принятия решений и исследователей в области прогностической аналитики здравоохранения.