外媒 | 机器学习模型使用EMR数据预测早产婴儿并发症-普瑞纯证

据本周发表在《科学转化医学》杂志上的一项研究显示，斯坦福医学院的研究人员使用一种机器学习算法，可以使用EMR数据在出生前预测早产婴儿的并发症。早产通常被定义为至少早三周出生。这种现象与婴儿的大脑、肺、消化系统、视力和听力的并发症风险增加有关。虽然早产已知携带更高的并发症风险，但出生的时间只能大致预测婴儿的健康结果，有些早产婴儿没有并发症，而有些则导致严重疾病或死亡。新生儿的许多并发症只会在出生后的几天或几周内出现，到那时它们已经对婴儿的健康造成了重大损害。在并发症出现之前识别高风险的新生儿可以帮助医生预防不良后果。斯坦福大学的高级研究员Nima Aghaeepour博士在新闻发布会上表示：“早产是全球5岁以下儿童死亡的最大原因，我们没有好的解决方案。通过将我们的研究重点放在预测这些婴儿的健康上，我们可以优化他们的护理。”研究人员开发了一种名为长短期记忆神经网络的机器学习算法，以评估母亲和婴儿的EMR数据是否可以用于预测婴儿出生后两个月内的24种可能的健康结果。研究人员利用2014年至2020年在斯坦福医疗保健和斯坦福医学儿童保健中心看到的母亲和婴儿的EMR数据，形成了一个代表32,354个活产的队列。母亲的EMR数据包括她们的怀孕信息和健康数据。

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