ВТБ-инструкции » Часто задаваемые вопросы ВТБ Онлайн » Анализ беременности на основе искусственного интеллекта обнаруживает ранее неизвестные предупреждающие признаки мертворождения и осложнений у новорожденных

Анализ беременности на основе искусственного интеллекта обнаруживает ранее неизвестные предупреждающие признаки мертворождения и осложнений у новорожденных

31 январь, 2025 0

Новый анализ почти 10 000 беременностей с использованием искусственного интеллекта выявил ранее не выявленные комбинации факторов риска, связанные с серьезными неблагоприятными исходами беременности, включая мертворождение.



Исследование также показало, что риск может различаться в десять раз для младенцев, которых в настоящее время лечат одинаково в соответствии с клиническими рекомендациями.


Натан Блю, доктор медицины, старший автор исследования, говорит, что созданная исследователями модель искусственного интеллекта помогла выявить «действительно неожиданную» комбинацию факторов, связанных с повышенным риском, и что эта модель является важным шагом на пути к более персонализированной оценке риска и ведению беременности .


Новые результаты опубликованы в журнале BMC Pregnancy and Childbirth .


Неожиданные риски
Исследователи начали с существующего набора данных о 9558 беременностях по всей стране, который включал информацию о социальных и физических характеристиках, начиная от уровня социальной поддержки беременных до их артериального давления, истории болезни и веса плода, а также исхода каждой беременности. Используя ИИ для поиска закономерностей в данных, они выявили новые комбинации характеристик матери и плода, которые были связаны с нездоровыми исходами беременности, такими как мертворождение.


Проанализировав почти 10 000 беременностей с помощью объяснимого ИИ, исследователи выявили новые комбинации факторов риска и обнаружили, что для младенцев, которые в настоящее время проходят одинаковое лечение в соответствии с клиническими рекомендациями, риск может быть до десятикратного различия. Автор: София Фризен / University of Utah Health
Обычно женские плоды подвержены немного меньшему риску осложнений, чем мужские — небольшой, но хорошо установленный эффект. Но исследовательская группа обнаружила, что если у беременной женщины уже есть диабет, женские плоды подвержены большему риску, чем мужские.



«Эта ранее не обнаруженная закономерность показывает, что модель ИИ может помочь исследователям узнать что-то новое о здоровье беременных женщин», — говорит Блю, доцент кафедры акушерства и гинекологии в Медицинской школе имени Спенсера Фокса Эклза при Университете Юты.


«Он обнаружил нечто, что можно было бы использовать для информирования о риске, но что даже очень гибкий и опытный мозг клинициста не распознавал», — говорит Блю.


Исследователи были особенно заинтересованы в разработке более точных оценок риска для плодов в нижних 10% по весу, но не в нижних 3%. Эти дети достаточно малы, чтобы вызывать беспокойство, но достаточно велики, чтобы они обычно были совершенно здоровы. Выяснить наилучший курс действий в этих случаях сложно: потребуется ли беременность интенсивного наблюдения и потенциально ранних родов, или беременность может протекать в основном как обычно? Текущие клинические рекомендации рекомендуют интенсивное медицинское наблюдение для всех таких беременностей, что может представлять собой значительную эмоциональную и финансовую нагрузку.


Но исследователи обнаружили, что в пределах этой весовой категории плода риск нездорового исхода беременности варьировался в широких пределах: от не более рискованного, чем средняя беременность, до почти в десять раз превышающего средний риск. Риск основывался на сочетании таких факторов, как пол плода, наличие или отсутствие ранее существовавшего диабета и наличие или отсутствие аномалии плода, такой как порок сердца.


Блю подчеркивает, что исследование выявило лишь корреляции между переменными и не предоставляет информацию о том, что на самом деле вызывает отрицательные результаты.


Широкий диапазон риска подкреплен интуицией врача, говорит Блю; опытные врачи знают, что многие плоды с низким весом здоровы, и будут использовать множество дополнительных факторов для принятия индивидуальных решений о риске и лечении. Но инструмент оценки риска на основе ИИ может дать важные преимущества по сравнению с такими «проверками на наличие внутренних органов», помогая врачам давать обоснованные, воспроизводимые и справедливые рекомендации.


Почему ИИ?
Для людей или моделей ИИ оценка рисков беременности подразумевает учет очень большого количества переменных, от здоровья матери до данных УЗИ. Опытные врачи могут взвесить все эти переменные, чтобы принять индивидуальные решения по уходу, но даже лучшие врачи, вероятно, не смогут точно определить, как они пришли к своему окончательному решению. Человеческие факторы, такие как предвзятость, настроение или лишение сна, почти неизбежно вкрадываются в смесь и могут тонко исказить суждения, отдаляющие от идеального ухода.


Чтобы решить эту проблему, исследователи использовали тип модели под названием «объяснимый ИИ», который предоставляет пользователю предполагаемый риск для заданного набора факторов беременности, а также включает информацию о том, какие переменные способствовали этой оценке риска и в какой степени. В отличие от более привычного «закрытого ящика» ИИ, который в значительной степени непроницаем даже для экспертов, объяснимая модель «показывает свою работу», раскрывая источники предвзятости, чтобы их можно было устранить.


По сути, объяснимый ИИ приближается к гибкости экспертного клинического суждения, избегая его ловушек. Модель исследователей также особенно хорошо подходит для оценки риска редких сценариев беременности, точно оценивая результаты для людей с уникальными сочетаниями факторов риска. Этот тип инструмента в конечном итоге может помочь персонализировать уход, направляя обоснованные решения для людей, чьи ситуации являются уникальными.


Исследователям еще предстоит протестировать и проверить свою модель на новых популяциях, чтобы убедиться, что она может предсказывать риск в реальных ситуациях. Но Блю надеется, что объяснимая модель на основе ИИ в конечном итоге поможет персонализировать оценку риска и лечение во время беременности.


«Модели ИИ по сути могут оценивать риск, характерный для контекста конкретного человека, — говорит он, — и они могут делать это прозрачно и воспроизводимо, чего не может сделать наш мозг. Такого рода способность имела бы преобразующее значение для всей нашей области».

Также читают:
  • Новое исследование подчеркивает необходимость более четких медицинских отчетов для уменьшения беспокойства пациентов
  • Почему медь может стать ключом к лечению редкого детского рака
  • Преимущества интерактивной карты Египта: Новые горизонты для путешественников
  • Преимущества пунктов приема алюминия: экологическая и экономическая выгода для общества
  • Высокочастотная электростимуляция блокирует спастичность, помогая параплегикам снова ходить
  • Поделиться:

    Задать вопрос
    Подтвердите, что вы не робот:*