AIは成長中の赤ちゃんに「目」を持っているかもしれない：早ければ31週目で早産を予測できる可能性がある

Fox News の医療寄稿者であるマーク シーゲル博士が「Fox & Friends」に参加し、慎重に使用した場合の医療業界における人工知能の利点について話し合います。

米国疾病管理予防センター（CDC）によると、2021年に米国で生まれた乳児の約10％は早産児だった。つまり、彼らは妊娠37週よりも早く出産したことになる。

早産も乳児死亡の約16％を占めています。

現在、ミズーリ州セントルイスにあるワシントン大学の研究者らは、人工知能の利用によってその確率を改善しようとしている。

彼らは、妊娠中の女性の子宮の電気活動を分析することで早産を予測できるディープラーニング モデルを開発し、医学雑誌 PLOS One に掲載された研究でそのモデルをテストしました。

AI ツールは医師が混乱した患者データを理解し、病気を特定するのに役立ちます: 「より有意義な」やりとり

「重要な点は、31週目という早い段階でデータを取得し、37週目までの早産を予測することが可能であるということです。」これは研究者らを驚かせた、セントルイスのワシントン大学電気工学教授アリー・ネホライ博士とFOXニュースデジタルに語った。

ミズーリ州セントルイスのワシントン大学の研究者らは、妊娠中の女性の子宮の電気活動を分析することで早産を予測できる深層学習モデル（図示せず）を開発した。 (サンクトペテルブルク)

「AI/ディープラーニングは、早産の予測に関連するデータから最も有益な特徴を自動的に学習しました」と彼は付け加えた。

さらに、この研究結果は、早産は異常な生理学的状態であり、単に妊娠がたまたま早期に終了しただけではないことを示しているとネホライ氏は述べた。

研究中、研究者らは腹部の電極を使用して子宮内の電気活動を記録する子宮電図検査（EHG）を実施した。

彼らは、少なくとも26週目の妊婦159人からこれらの電流の記録を取得し、そのデータに基づいてAIモデルを「トレーニング」した。

脳動脈瘤破裂によりソーシャルメディアの影響力を持つ人物が緊急帝王切開後に医学的昏睡状態に陥る

研究者らは、このデータを女性の年齢と体重、胎児の体重、妊娠第 1 期または第 2 期に経験した出血などの医療情報と組み合わせました。

研究に参加した女性のほぼ19％が早産でした。 理論的には、これらの女性からのデータは、早産を予測するためのベンチマークとして使用できる可能性があります。

CDCによると、2021年に米国で生まれた乳児の約10％は早産児、つまり妊娠37週よりも早く出産したことを意味する。 (サンクトペテルブルク)

「私たちのアプローチの利点は、構築が安価であることです」とネホライ氏は新しい研究について語った。 「私たちのモデルは、より短い EHG 記録による予測に効果的でした。これにより、モデルが使いやすくなり、臨床現場での費用対効果が高まり、家庭環境でも使用できる可能性があります。」

今後を見据えて、研究者らはこの方法を女性の定期的な妊娠検査の一環として病院や産科医が採用すべきだと考えている。 そうすれば、妊婦は必要に応じてケアを求め、赤ちゃんの健康を守るためにライフスタイルを変えることができるようになる。

「私たちの研究は、EHG 測定装置を使用して早産を正確に予測するという目標に貢献します。」

「この目的のために、私たちの方法を実装する専用のデバイスを構築する必要があります」とNehorai氏は言いました。

この種の検査が広く利用できるようになるまでにどれくらいの時間がかかるかを言うのは難しい、と研究者らは述べた。

「EHG測定装置はすでに市場にいくつかあるが、EHGデータから早産を予測するのは困難だった」とワシントン大学ネホライ教授の監督下で働く生体医工学科の博士課程候補者ウリ・ゴールドシュテイン氏は語る。大学。

新しいAI「がんチャットボット」が患者と家族に24時間365日のサポートを提供：「共感的なアプローチ」

「私たちの研究は、早産を正確に予測するために EHG 測定装置を使用するという目標に貢献しています」と同氏は Fox News Digital に語った。

EHG 測定には通常 30 ～ 60 分かかりますが、母親の腹部に装置を設置するのにさらに時間がかかると Goldsztejn 氏は述べています。

同氏はフォックスニュースデジタルに対し、「予測精度をあまり低下させることなく、5分未満の短いEHG測定に基づいて予測できることを示した」と語った。 「EHG測定の長時間化は、臨床現場での導入にとって重要な制限となるため、この発見は重要です。」

コロラド州デンバーのペディアトリックス・メディカル・グループの認定産婦人科医であるスージー・リピンスキー博士は、この研究には関与していませんでしたが、ディープラーニング技術が米国の早産問題の解決に役立つかどうかについて意見を共有しました。

「出産が始まる前に誰が危険にさらされているかを予測できれば、非常に有益だ」とリピンスキー氏はフォックスニュースデジタルに語った。 「深層学習モデルの使用は有望であるように思えますが、この研究の患者数は比較的少ないため、これがより大きな集団にどの程度適用できるかは判断できません。」

「出産が始まる前に誰が危険にさらされているかを予測できれば、非常に有益だ」と、ある産科医はFOXニュースデジタルに語った。 (サンクトペテルブルク)

「AIを使用したこれまでの研究では、大きな信頼性が示されていないため、この方法の使用を開始する前に、より多くの研究とより多くの患者集団が必要になるでしょう」と彼女は付け加えた。

もう1つの潜在的な制限は、EHG測定を使用している場所が非常に少ないことである、と医師は指摘した。

「ほとんどの病院やオフィスでは、電気式ではなく圧力を測定する陣痛計を使用するのが標準です」と彼女は説明した。

オゼンピック、ウィゴビー、妊娠のリスク: この問題について知っておくべきこと

EHGが早産の評価方法になれば、病院、助産所、オフィスはすべて新しい機器を購入する必要があり、地方や都市部など資源の少ない地域での導入が遅れる可能性があるとリピンスキー氏は述べた。

「この研究における早産率が全国平均よりも高いことも、その適用性について疑問を引き起こしている」と彼女はFOXニュースデジタルに語った。 「患者数に関する人口統計は示されていないため、それが国全体の人口をどのように反映しているかを確認する方法はありません。」

「出産前に誰が危険にさらされているかを予測できれば、非常に有益です。」

偽陽性の可能性もある、とリピンスキー氏は指摘した。

「この方法は現在の方法よりも正確に予測しますが、早産ではないリスクがあると特定される患者がまだ多くいます」と彼女は述べた。 「この偽陽性の結果は、患者に多大なストレスを与え、医療リソースの利用を増加させることになります。」

これが新しい標準治療になった場合、早産の治療法を改善する必要があるだろうとリピンスキー氏は語った。

「早産に関する私たちの問題は2つあります。予測が不十分であるだけでなく、26週以降の予防策も不十分です」と彼女は付け加えた。

Goldsztejn氏によると、この研究には主に2つの限界があるという。

「まず、私たちは 2 つの公開データセットからの約 160 のサンプルを使用して研究を開発しました」と彼は言いました。 「初期調査にはこの量のデータで十分でしたが、医療製品の開発と検証にはさらに大きなデータセットが必要になります。」

この研究結果は、早産は異常な生理学的状態であり、単に妊娠がたまたま早期に終了しただけではないことを示している、と主任研究者は述べた。 (サンクトペテルブルク)

2 番目の制限は、正確な結果を生成できる深層学習の性質に起因するものですが、通常は解釈が難しいと Goldsztejn 氏は言います。

「言い換えれば、アルゴリズムがどのように予測を行うかを理解するのは困難です」と彼は説明しました。

ここをクリックして健康ニュースレターに登録してください

医学雑誌に掲載された研究結果についての議論の中で、著者らは「機械学習アルゴリズムは医療の改善に貢献でき、多くの研究がこの分野で進歩をもたらしているが、重要な課題が残っている」と指摘した。

「医療製品の開発と検証には、はるかに大規模なデータセットが必要になります。」

それらの課題の中には、アルゴリズムの予測の背後にある原因を特定することが難しい場合がある、と研究者らは書いている。

ここをクリックしてFOXニュースアプリを入手してください

「私たちの場合、私たちの予測は妊娠管理に影響を与える可能性がありますが、どの治療法が早産のリスクを軽減し、その結果を改善する可能性がより高いかを判断するには、追加の健康診断によって予測を補完する必要があるでしょう」と研究者らはまた述べた。

Melissa Rudy は健康編集者であり、Fox News Digital のライフスタイル チームのメンバーです。

毎週の総括で健康とウェルネスの最大のニュースを常に最新の状態に保ってください。

購読済み

このニュースレターの購読が完了しました。