حقق الباحثون مؤخرًا تقدمًا رائدًا في مجال التعلم الآلي (ML) من خلال تطوير طرق تحدد بدقة المتنبئين المرتبطة بتغيرات معدل ضربات قلب الجنين في المرضى الحوامل الذين يخضعون لتسكين الألم العصبي. تلقي هذه الدراسة الثورية ، المنشورة في BMC Pregnancy and Childbirth ، الضوء على أهمية استخدام خوارزميات ML للتنبؤ بالمخاطر الصحية المحتملة وإدارتها أثناء المخاض. دعونا نتعمق في التفاصيل ونستكشف كيف يمكن لهذه النتائج أن تحدث ثورة في رعاية ما قبل الولادة.
اقرأ أيضا: كسر التحيز الاجتماعي في خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر القلب والأوعية الدموية
فهم التسكين العصبي وتغيرات معدل ضربات قلب الجنين
التسكين العصبي هو طريقة مستخدمة على نطاق واسع للتحكم في آلام المخاض في الولايات المتحدة. وهو يتضمن تقنيات مثل العمود الفقري ، وفوق الجافية ، وفوق الجافية النخاعي المشترك (CSE). على الرغم من فعاليتها في تخفيف الآلام ، فقد ارتبطت هذه الطريقة بتغيرات معدل ضربات قلب الجنين. على الرغم من أن بعض التغييرات قد تحل بشكل طبيعي ، فإن الانخفاض الكبير في معدل ضربات القلب ، المعروف باسم بطء القلب الجنيني ، يمكن أن يشير إلى مشاكل صحية محتملة للطفل. يصبح تحديد تنبؤات بطء القلب الجنيني أمرًا حاسمًا في إدارة هذه المخاطر ومعالجتها بشكل فعال.
تسخير قوة التعلم الآلي
إدراكًا للطبيعة المعقدة لبطء القلب الجنيني والتنبؤات المحتملة به ، تحول الباحثون إلى ML كأداة قوية. تتفوق خوارزميات ML في تحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط التي قد لا تكون مرئية من خلال طرق التحليل التقليدية. باستخدام ML ، يمكن للباحثين إدارة متغيرات توقع متعددة وكشف الأنماط غير المعروفة التي قد تساهم في تغيرات معدل ضربات قلب الجنين.
اقرأ أيضا: فك شفرة مخطط الحياة: Geneformer للذكاء الاصطناعي
كشف النقاب عن الأنماط غير المعروفة وتحسين الدقة
تتمثل إحدى المزايا المهمة لخوارزميات تعلم الآلة في قدرتها على الكشف عن أنماط غير معروفة والعلاقات بين المتنبئين والنتائج. على عكس البشر ، لا تضع خوارزميات ML افتراضات حول العلاقات الخطية ، مما يؤدي إلى تحسين الدقة. من خلال الاستفادة من خوارزميات ML ، يهدف فريق البحث إلى تصميم نماذج قادرة على تحديد المؤشرات الدقيقة لتغيرات معدل ضربات قلب الجنين.
الدراسة والنتائج
للتحقق من صحة نهجهم ، أجرى الباحثون تحليلًا بأثر رجعي شمل 1,077 مريضًا يتمتعون بصحة جيدة أثناء المخاض والذين تلقوا تسكينًا عصبيًا. قارنوا أداء أربعة نماذج: انحدار المكونات الرئيسية ، والغابة العشوائية ، ونموذج الشبكة المرنة ، والانحدار الخطي المتعدد. برز نموذج الغابة العشوائية باعتباره الأكثر دقة ، متجاوزًا النماذج الأخرى من حيث دقة التنبؤ باستخدام متوسط الخطأ التربيعي (MSE).
اقرأ أيضا: كسر الحواجز: كشف النقاب عن انتصار وقيود اختبار الأشعة في ChatGPT!
تحديد المتنبئين الرئيسيين
كشف التحليل عن العديد من المؤشرات الرئيسية لتغيرات معدل ضربات قلب الجنين بعد تسكين المخاض العصبي. لعبت عوامل مثل مؤشر كتلة جسم الأم (BMI) ، ومدة المرحلة الأولى من المخاض ، واستخدام تقنيات CSE للتسكين ، وكمية بوبيفاكائين المعطاة أدوارًا مهمة في التنبؤ بتغيرات معدل ضربات قلب الجنين. توفر هذه النتائج تداعيات عملية حاسمة ، وتسليط الضوء على المشاكل الطبية غير المفهومة بشكل جيد وتمكين الأطباء من تعديل خطط العلاج وفقًا لذلك.
اقرأ أيضا: الذكاء الاصطناعي يكتشف مضادًا حيويًا لمحاربة البكتيريا القاتلة
توسيع دور الذكاء الاصطناعي في رعاية ما قبل الولادة
هذه الدراسة الرائدة حول التنبؤ بتغيرات معدل ضربات قلب الجنين من خلال خوارزميات ML ليست التطور المبتكر الوحيد في هذا المجال. في العام الماضي ، طور باحثو Mayo Clinic نموذجًا للتنبؤ بالمخاطر قائم على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمخاطر المخاض الفردية المرتبطة بالولادة المهبلية. من خلال دمج بيانات المريض ، يساعد هذا النموذج على توقع نتائج الولادة المحتملة لكل من الأم والطفل. يخطط الباحثون للتحقق من صحة هذا النموذج وتنفيذه داخل وحدات المخاض في Mayo Clinic ، مما يُحدث ثورة في رعاية ما قبل الولادة.
قلنا
يمثل استخدام أدوات التعلم الآلي لتحديد مؤشرات تغيرات معدل ضربات قلب الجنين إنجازًا مهمًا في رعاية ما قبل الولادة. نجح الباحثون في تحديد المؤشرات الرئيسية المرتبطة بطء القلب الجنيني بعد التسكين العصبي المحوري من خلال الاستفادة من خوارزميات ML. تقدم هذه النتائج رؤى لا تقدر بثمن في إدارة ومعالجة المخاطر المحتملة أثناء المخاض. مع استمرار توسع مجال الذكاء الاصطناعي ، يمكننا توقع المزيد من الأساليب المبتكرة لتعزيز رعاية ما قبل الولادة. ترقبوا المزيد من التطورات في هذا المجال سريع التطور.
مقالات ذات صلة
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
- شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
- المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/ai-takes-the-lead-in-prenatal-care-predicting-fetal-heart-rate-with-precision/
