外媒 | Mayo Clinic新的人工智能模型提供分娩风险预测-普瑞纯证

Mayo Clinic的研究人员开发了一种基于人工智能的风险预测模型，利用分娩特征来指示潜在的分娩结果。这种工具利用了在分娩开始时收集的患者数据，包括基线特征、患者最近的临床评估和自入院以来的累积分娩进展。研究人员在66,586个分娩事件中测试了算法，审查了超过700个变量。在审查的总案例中，21.68％的案例结果不利，基线分娩风险得分超过35％。对于有利的结果，基线分娩风险得分不超过25％。研究人员得出结论，分娩风险得分的计算是适用和准确的。他们还指出了使用该模型的次要好处，包括降低成本。 Mayo Clinic的Bijan Borah博士在新闻发布会上表示：“人工智能算法在分娩过程中预测个性化风险的能力不仅有助于减少不良分娩结果，还可以降低与美国产妇发病率相关的医疗保健成本，这被估计超过300亿美元。”此外，Mayo Clinic的研究人员计划在验证研究中将该模型用于分娩单元内。 Mayo Clinic的妇产科医生和该研究的高级作者Abimbola Famuyide博士在新闻发布会上表示：“这是使用算法为医生和助产士在分娩过程中做出关键决策提供强大指导的第一步。”最近，临床医生已成功地部署了各种风险预测模型来增强患者护理。今年6月，发表在《医学互联网研究杂志》上的一项研究发现，临床风险预测模型成功地增强了那些患有脓毒症、谵妄和急性肾损伤的患者的护理。今年3月的更多研究发现，风险预测模型成功地识别了阿片类药物的滥用。

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