Nuestro objetivo es desarrollar un modelo para la predicción de la presión sanguínea fetal mínima (FBP) durante las desaceleraciones de la frecuencia cardíaca fetal (FHR). Los datos experimentales de oclusiones umbilicales en ovejas fetales a término cercano (2698 oclusiones de 57 corderos a término cercano) se utilizaron para entrenar una red neuronal convolucional. Este modelo se utilizó luego para estimar FBP para las desaceleraciones extraídas de los últimos 90 min de 53,445 señales de FHR humanas recopiladas mediante cardiotocografía. La FBP mínima en ovejas se predijo con un error absoluto medio de mmHg (percentiles 25, 50, 75 de , , mmHg), errores porcentuales absolutos medios de % (%, %, %) y un coeficiente de determinación . Si bien el modelo no pudo predecir claramente un compromiso grave al nacer en humanos, hay evidencia positiva de que dicho modelo podría predecir la FBP humana con un mayor desarrollo. La red neuronal es capaz de predecir la FBP para muchas de las desaceleraciones en ovejas con precisión, pero tuvo un rendimiento lejos de ser satisfactorio al identificar segmentos de FHR que corresponden a la FBP mínima más alta o más baja. Estos resultados indican que con un trabajo adicional y un conjunto de datos de entrenamiento más grande y variable, el modelo podría lograr una mayor precisión.