Forskare har nyligen gjort banbrytande framsteg inom området maskininlärning (ML) genom att utveckla metoder som exakt identifierar prediktorer associerade med fostrets hjärtfrekvensförändringar hos gravida patienter som genomgår neuraxiell analgesi. Denna revolutionerande studie, publicerad i BMC Pregnancy and Childbirth, belyser vikten av att använda ML-algoritmer för att förutsäga och hantera potentiella hälsorisker under förlossningen. Låt oss dyka ner i detaljerna och utforska hur dessa fynd kan revolutionera mödravården.

Läs också: Att bryta ner social fördom i artificiell intelligensalgoritmer för kardiovaskulär riskbedömning

Förstå neuraxiell analgesi och fostrets hjärtfrekvensförändringar

Neuraxiell analgesi är en allmänt använd metod för behandling av förlossningsvärk i USA. Det inkluderar tekniker som spinal, epidural och kombinerad spinal-epidural (CSE). Även om den är effektiv för att ge smärtlindring, har denna metod förknippats med fostrets hjärtfrekvensförändringar. Även om vissa förändringar kan lösa sig naturligt, kan en betydande minskning av hjärtfrekvensen, känd som fetal bradykardi, indikera potentiella hälsoproblem för barnet. Att identifiera fetala bradykardiprediktorer blir avgörande för att effektivt hantera och hantera dessa risker.

Utnyttja kraften i maskininlärning

Genom att inse den komplexa karaktären hos fetal bradykardi och dess potentiella prediktorer vände sig forskarna till ML som ett kraftfullt verktyg. ML-algoritmer utmärker sig i att analysera stora mängder data och identifiera mönster som kanske inte är synliga genom traditionella analysmetoder. Genom att använda ML kan forskare hantera flera prediktorvariabler och upptäcka okända mönster som kan bidra till fostrets hjärtfrekvensförändringar.

Läs också: Decoding the Blueprint of Life: AI:s Geneformer

Avtäcka okända mönster och förbättra noggrannheten

En av de betydande fördelarna med ML-algoritmer är deras förmåga att avslöja okända mönster och samband mellan prediktorer och utfall. Till skillnad från människor gör ML-algoritmer inte antaganden om linjära samband, vilket leder till förbättrad noggrannhet. Genom att utnyttja ML-algoritmer, syftade forskargruppen till att designa modeller som kan exakt identifiera prediktorer för fostrets hjärtfrekvensförändringar.

Studien och fynden

För att validera deras tillvägagångssätt genomförde forskarna en retrospektiv analys som involverade 1,077 XNUMX friska arbetande patienter som fick neuraxiell analgesi. De jämförde prestandan för fyra modeller: huvudkomponentregression, slumpmässig skog, elastisk nettomodell och multipel linjär regression. Den slumpmässiga skogsmodellen dök upp som den mest exakta och överträffade de andra när det gäller prediktionsnoggrannhet med hjälp av medelkvadratfel (MSE).

Läs också: Bryta barriärer: ChatGPT:s triumf för radiologiprov och begränsningar avslöjas!

Identifiera nyckelprediktorer

Analysen avslöjade flera viktiga prediktorer för fostrets hjärtfrekvensförändringar efter neuraxiell förlossningsanalgesi. Faktorer som moderns kroppsmassaindex (BMI), varaktigheten av det första skedet av förlossningen, användningen av CSE-tekniker för analgesi och mängden bupivakain som administrerats spelade betydande roller för att förutsäga förändringar i fostrets hjärtfrekvens. Dessa fynd ger avgörande praktiska implikationer, belyser dåligt förstådda medicinska problem och ger läkare möjlighet att anpassa behandlingsplanerna därefter.

Läs också: AI upptäcker antibiotika för att bekämpa dödliga bakterier

Utvidga rollen för AI i mödravården

Denna banbrytande studie om att förutsäga förändringar i fostrets hjärtfrekvens genom ML-algoritmer är inte den enda innovativa utvecklingen på området. Förra året utvecklade Mayo Clinic-forskare en AI-baserad riskprediktionsmodell för att förutsäga individuella förlossningsrisker i samband med vaginal förlossning. Genom att inkludera patientdata hjälper denna modell att förutse potentiella leveransresultat för både mamman och barnet. Forskarna planerar att validera och implementera denna modell inom arbetsenheter på Mayo Clinic, vilket ytterligare revolutionerar mödravården.

Vårt säga

Att använda maskininlärningsverktyg för att flagga prediktorer för fostrets hjärtfrekvensförändringar representerar ett betydande genombrott inom mödravården. Forskare har framgångsrikt identifierat nyckelprediktorer förknippade med fetal bradykardi efter neuraxiell analgesi genom att utnyttja ML-algoritmer. Dessa resultat ger ovärderliga insikter om att hantera och hantera potentiella risker under förlossningen. När området för AI fortsätter att expandera kan vi förvänta oss mer innovativa metoder för att förbättra mödravården. Håll ögonen öppna för ytterligare framsteg inom detta snabbt växande område.

Relaterad

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
• Köp och sälj aktier i PRE-IPO-företag med PREIPO®. Tillgång här.
• Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/ai-takes-the-lead-in-prenatal-care-predicting-fetal-heart-rate-with-precision/