外媒 | 深度学习有效预测婴儿脑瘫-普瑞纯证

《JAMA Network Open》发表了一项预后性研究，研究人员描述了一种深度学习（DL）模型的开发，该模型可以根据婴儿在9至18周龄的自发运动有效预测脑瘫。脑瘫是一组影响人类运动、平衡和姿势维持能力的疾病，是儿童期最常见的运动障碍，由于大脑发育异常或发育期间的大脑损伤而导致，影响人类控制肌肉的能力。除了与运动和姿势有关的问题外，脑瘫患者还可能出现癫痫、脊柱变化、关节问题、智力障碍以及视力、听力或言语问题。儿童早期脑瘫的早期迹象通常是达到运动或运动里程碑的延迟，以及更年龄特定的症状。研究人员指出，脑瘫通常在12至24个月之间被诊断，而较轻的病例通常在儿童早期被诊断。然而，早期识别高风险脑瘫婴儿对于提供有针对性的干预和最小化并发症至关重要。目前，预测五个月以下婴儿脑瘫最准确的临床方法是使用一般运动评估（GMA）工具，该工具使用婴儿的一般运动特征，这是涉及整个身体的自发运动。研究人员指出，GMA工具需要培训才能有效使用，因为它基于临床专家观察婴儿在视频录像中的一般运动。因此，GMA评分者的经验水平可能会影响测试的可靠性，从而阻碍广泛的临床使用。这些限制促使研究人员开发了一种DL模型，作为GMA工具的潜在替代方案，可以准确预测脑瘫。他们研究了557名高危围产期脑损伤的婴儿，这些婴儿参加了在比利时、印度、挪威和美国的13家医院进行的先前研究。参与研究的婴儿在9至18周龄时有可用的一般运动视频记录、GMA工具确定的运动分类以及脑瘫数据。

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