연구자들은 최근 신경축 진통을 겪고 있는 임신 환자의 태아 심박수 변화와 관련된 예측 변수를 정확하게 식별하는 방법을 개발하여 기계 학습(ML) 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. BMC Pregnancy and Childbirth에 발표된 이 혁신적인 연구는 ML 알고리즘을 사용하여 분만 중 잠재적인 건강 위험을 예측하고 관리하는 것의 중요성을 조명합니다. 자세한 내용을 살펴보고 이러한 발견이 어떻게 산전 관리를 혁신할 수 있는지 살펴보겠습니다.

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신경축 진통 및 태아 심박수 변화 이해

신경축 진통제는 미국에서 널리 사용되는 진통 관리 방법입니다. 여기에는 척추, 경막외 및 복합 척추-경막외(CSE)와 같은 기술이 포함됩니다. 통증 완화에 효과적이지만 이 방법은 태아 심박수 변화와 관련이 있습니다. 일부 변화는 자연적으로 해결될 수 있지만 태아 서맥으로 알려진 심박수의 현저한 감소는 아기에게 잠재적인 건강 문제를 나타낼 수 있습니다. 태아 서맥 예측 인자를 식별하는 것은 이러한 위험을 효과적으로 관리하고 해결하는 데 중요합니다.

기계 학습의 힘 활용

태아 서맥의 복잡한 특성과 잠재적인 예측 변수를 인식한 연구원들은 ML을 강력한 도구로 선택했습니다. ML 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하고 기존 분석 방법으로는 볼 수 없는 패턴을 식별하는 데 탁월합니다. 연구원은 ML을 사용하여 여러 예측 변수를 관리하고 태아 심박수 변화에 기여할 수 있는 알려지지 않은 패턴을 발견할 수 있습니다.

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알려지지 않은 패턴의 발견 및 정확도 향상

ML 알고리즘의 중요한 이점 중 하나는 예측 변수와 결과 사이의 알려지지 않은 패턴과 관계를 발견할 수 있는 능력입니다. 인간과 달리 ML 알고리즘은 선형 관계에 대한 가정을 하지 않으므로 정확도가 향상됩니다. 연구팀은 ML 알고리즘을 활용하여 태아 심박수 변화의 예측 변수를 정확하게 식별할 수 있는 모델을 설계하는 것을 목표로 했습니다.

연구 및 결과

그들의 접근 방식을 검증하기 위해 연구자들은 신경축 진통제를 받은 1,077명의 건강한 분만 환자를 대상으로 후향적 분석을 수행했습니다. 그들은 주성분 회귀, 랜덤 포레스트, 탄력적 네트워크 모델 및 다중 선형 회귀의 네 가지 모델의 성능을 비교했습니다. 랜덤 포레스트 모델은 평균 제곱 오차(MSE)를 사용한 예측 정확도 측면에서 다른 모델을 능가하는 가장 정확한 모델로 나타났습니다.

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주요 예측 변수 식별

분석 결과 신경축 분만 진통제 후 몇 가지 주요 태아 심박수 변화 예측 인자가 밝혀졌습니다. 산모의 체질량 지수(BMI), 분만 첫 단계 기간, 진통을 위한 CSE 기술 사용, 투여된 부피바카인의 양과 같은 요인은 태아 심박수 변화를 예측하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이러한 발견은 중요한 실제적 의미를 제공하여 제대로 이해되지 않은 의학적 문제를 밝히고 임상의가 그에 따라 치료 계획을 조정할 수 있도록 합니다.

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산전 관리에서 AI의 역할 확대

ML 알고리즘을 통해 태아 심박수 변화를 예측하는 획기적인 연구는 이 분야의 유일한 혁신적인 개발이 아닙니다. 작년에 Mayo Clinic 연구원들은 자연 분만과 관련된 개별 분만 위험을 예측하기 위해 AI 기반 위험 예측 모델을 개발했습니다. 환자 데이터를 통합함으로써 이 모델은 산모와 아기 모두의 잠재적 분만 결과를 예상하는 데 도움이 됩니다. 연구원들은 Mayo Clinic의 노동 단위 내에서 이 모델을 검증하고 구현하여 산전 관리를 더욱 혁신할 계획입니다.

우리말

기계 학습 도구를 사용하여 태아 심박수 변화의 예측 변수에 플래그를 지정하는 것은 산전 관리에서 획기적인 발전을 나타냅니다. 연구자들은 ML 알고리즘을 활용하여 신경축 진통 후 태아 서맥과 관련된 주요 예측 변수를 성공적으로 식별했습니다. 이러한 결과는 분만 중 잠재적인 위험을 관리하고 해결하는 데 귀중한 통찰력을 제공합니다. AI 분야가 계속 확장됨에 따라 산전 관리를 향상시키기 위한 보다 혁신적인 접근 방식을 기대할 수 있습니다. 빠르게 진화하는 이 분야의 추가 발전을 위해 계속 지켜봐 주십시오.

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• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/ai-takes-the-lead-in-prenatal-care-predicting-fetal-heart-rate-with-precision/