Создан инструмент прогнозирования осложнений недоношенности ребенка до его рождения

Исследователи из Стэнфордской школы медицины показали, что алгоритм машинного обучения может предсказывать осложнения недоношенности ребенка еще до его рождения, используя данные электронной медицинской карты. Выявление новорожденных из группы риска поможет вовремя начать лечение и предотвратить неблагоприятные исходы.

В США разработали алгоритм машинного обучения, который прогнозирует осложнения недоношенности еще до рождения ребенка, используя данные электронной медкарты (ЭМК). Выявление новорожденных из группы риска позволит предотвратить неблагоприятные исходы и снизить уровень младенческой и детской смертности, пишет Health IT Analytics со ссылкой на результаты исследования, опубликованные в журнале Science Translational Medicine.

По данным Всемирной организации здравоохранения, преждевременные роды — основная причина смерти детей в возрасте до пяти лет во всем мире. Роды, произошедшие минимум на три недели раньше срока, сопряжены с более высоким риском развития осложнений у младенцев. Некоторые патологии проявляются не сразу, что негативным образом отражается на прогнозе исхода лечения. Выявление новорожденных из группы риска еще до проявления осложнений может помочь врачам предотвратить неблагоприятные исходы и вовремя оказать медицинскую помощь.

Исследователи использовали данные ЭМК матерей и младенцев, наблюдавшихся в Stanford Health Care и Stanford Medicine Children's Health в период с 2014 по 2020 год, в результате была получена когорта из 32 354 живорожденных.

Разработанный алгоритм помогает на основании данных ЭМК матери прогнозировать 24 возможных последствия для здоровья младенцев, включая бронхолегочную дисплазию, ретинопатию, анемию и некротизирующий энтероколит, в течение двух месяцев после их рождения.