En utilisant l'intelligence artificielle et les données provenant de près de 10 000 grossesses, une étude a permis de découvrir des combinaisons de facteurs de risque liés aux problèmes graves de grossesse, notamment la mortinaissance. Les données comprenaient de l'information sur des caractéristiques sociales et physiques des femmes enceintes, allant de leur niveau de soutien social à leur tension artérielle, leurs données médicales, le poids du fœtus, ainsi que l'issue de chaque grossesse. L'intelligence artificielle a permis entre autre de cibler comment les caractéristiques du fœtus (ex : sexe) et des conditions médicales de la femme enceinte (ex : diabète pré-existant) peuvent augmenter le risque de complications. Si cette approche peut-être prometteuse pour adopter des stratégies de prévention, elle rappelle aussi l'importance d'offrir une intervention personnalisée à chaque parent rencontré pour bien l'accompagner. 

Raquel M. Zimmerman, Edgar J. Hernandez, Mark Yandell, Martin Tristani-Firouzi, Robert M. Silver, William Grobman, David Haas, George Saade, Jonathan Steller, Nathan R. Blue. L'analyse par intelligence artificielle du retard de croissance intra-utérin dans une cohorte obstétricale prospective quantifie les risques cumulés de morbidité et de mortalité périnatales et identifie des scénarios cliniques à haut risque jusqu'alors non reconnus. Grossesse et accouchement BMC, 2025 ; 25 (1) DOI :  10.1186/s12884-024-07095-6