熱帯病と公衆衛生ジャーナル

概要

ディープラーニング技術を用いて妊娠初期の妊婦の出産方法を予測する

アルティ・R

WHOによると、2017年には毎日810人の女性が、出産や妊娠に関連する予防可能な問題により亡くなっています。その数は2000年以降減少していますが、出産が原因で亡くなる女性は依然として多く、帝王切開（CS）に関連しています。研究によると、帝王切開を受けた女性は、経膣出産の女性と比較して、産後心停止、子宮摘出、創傷血腫、静脈血栓塞栓症、麻酔合併症、重度の産褥感染症などのリスクが高いことがわかっています。緊急帝王切開は、計画帝王切開よりもさらに悪い状況です。妊産婦死亡率をさらに下げ、帝王切開を減らすために、本研究では、ディープラーニング技術を応用してできるだけ早く出産方法を予測し、早期に対策を講じて経膣出産に切り替えることを目指しています。モデルのトレーニングに使用されたパラメータには、年齢、喫煙や飲酒の習慣、妊娠糖尿病、出産回数、妊娠回数などがあります。女性が経膣分娩か帝王切開かを予測するこの教師あり機械学習モデルは、帝王切開による妊産婦死亡率の削減に役立ちます。このモデルは、帝王切開を早期に予測し、産科医が経膣分娩に変更できるようにすることで、帝王切開による身体的、心理的、経済的苦痛を軽減することも目的としています。