科學家建立新生兒不良結局的縱向風險評估

每經(jīng)AI快訊，據(jù)科技部網(wǎng)站消息，早產(chǎn)是5歲以下兒童死亡的主要原因，胎齡和出生體重以及其他指標可以讓臨床醫(yī)生對新生兒發(fā)病和死亡的風險有一個近似的評估。根據(jù)潛在的個人風險，了解哪些早產(chǎn)兒更有可能進展為獲得性早產(chǎn)并發(fā)癥，是新時代精準醫(yī)學的重要舉措?？茖W家應用神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習設計了一種預測模型，它能用電子健康檔案來預測新生兒罹患敗血癥、心力衰竭和其它嚴重疾病的風險。

近期，一個美國研究團隊推出了一款新的模型，它能用配對的母親-新生兒電子病例記錄（EHR）來預測個體新生兒在短期內出現(xiàn)24種臨床結局的風險。研究者結合從產(chǎn)婦數(shù)據(jù)中提取的已知危險因素，建立了支氣管肺發(fā)育不良（Bronchopulmonary Dysplasia,BPD）假設預測模型。利用算法識別新生兒的子集，提高了深度學習模型的預測能力。當對早產(chǎn)兒進行評估時，該預測模型與當前使用的風險評分進行比較，該模型明顯優(yōu)于國家兒童健康和人類發(fā)展研究所（NICHD）風險評分?？傮w來說，研究人員利用神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習開發(fā)出了第一個針對各種新生兒結局的縱向臨床風險預測工具。（每日經(jīng)濟新聞）