«Это первый шаг к использованию алгоритмов в обеспечении эффективного руководства для врачей и акушерок, когда они принимают важные решения во время процесса родов, — говорит Абимбола Фамуйиде, доктор медицинских наук, акушер-гинеколог клиники Майо и старший автор исследования. — Мы считаем, что после подтверждения дальнейшими исследованиями алгоритм будет работать в режиме реального времени, что означает, что каждый ввод новых данных во время родов будущей женщины автоматически пересчитывает риск неблагоприятного исхода. Это может помочь снизить частоту кесарева сечения и осложнений у матерей и новорожденных».
Роженицы понимают важность периодических обследований шейки матки для оценки хода родов. Это важный шаг, поскольку он помогает акушерам спрогнозировать вероятность вагинальных родов в течение определенного периода времени. Проблема в том, что расширение шейки матки при родах варьируется от человека к человеку, и многие важные факторы могут определять ход родов.
В исследовании ученые использовали данные из базы данных многоцентрового консорциума по безопасному труду Юнис Кеннеди Шрайвер из Национального института детского здоровья и человеческого развития. База данных Консорциума по безопасному труду Юнис Кеннеди для создания модели прогнозирования. Они изучили более 700 клинических и акушерских факторов в 66 586 родах с момента поступления и во время прогрессирования родов.
Модель прогнозирования риска состояла из данных, известных на момент поступления в роддом, включая исходные характеристики пациентки, последнее клиническое обследование пациентки, а также совокупный прогресс родов с момента поступления. Исследователи объясняют, что модели могут стать альтернативой обычным схемам родов и способствовать индивидуализации клинических решений с использованием исходных данных и характеристик родов каждого пациента.
«Это очень индивидуально для роженицы, — говорит доктор Фамуйиде.
Он добавляет, что это будет мощным инструментом для акушерок и врачей удаленно, поскольку это даст время для перевода пациентов из сельской или отдаленной местности на соответствующий уровень ухода. Способность алгоритма ИИ прогнозировать индивидуальные риски во время родов не только поможет снизить неблагоприятные исходы родов, но и может снизить расходы на здравоохранение, связанные с материнской заболеваемостью.
В настоящее время продолжаются валидационные исследования для оценки результатов этих моделей после их внедрения в родильных отделениях, сообщает MedicalXpress.