昨年、チャット GPT は、妊娠中の女性に、彼女の病気が危険であり、遅滞なく医師の診察を受ける必要があることを通知し、子癇前症から救いました。今回、別の人工知能がニュースの中心となっており、多くの医師がフランスにおける妊産婦死亡の第二の原因であるこの病理のリスクを予測できるようになり、状況が変わる可能性があると言わざるを得ません。
妊娠第 3 期、子癇前症のスクリーニングでは盲点となることが多すぎる
子癇前症は妊娠の最大 8% に影響を及ぼし、母親と赤ちゃんの両方に重篤な合併症を引き起こす可能性があります。リスクのある患者のほとんどが妊娠初期に特定される場合、特に特定のマーカーや超音波の測定のおかげで、この戦略には限界があります。実際、ほとんどの症例は妊娠後期、つまり初期の予測が必ずしも有効ではなくなる時期に発症します。
妊娠16週目からの低用量アスピリンなどの予防策は、早期に開始すると効果的です。しかし、リスクが後から顕在化したり増大したりする女性は対象になっていない。結果: 定期的な監視にもかかわらず、多くの状況が依然としてレーダーから逃れられます。今日の研究が埋めようとしているのは、この「ラケットの穴」です。
34週頃の子癇前症を予測する人工知能
3月6日に発表された研究結果は、 JAMAネットワークオープン 有望な道を提供します。研究者らは、電子医療記録に基づいて、妊娠第 3 学期中の子癇前症のリスクを推定できる機械学習モデルを開発しました。
この分析は、ニューヨークと長老派のネットワークにあるワイル・コーネル医科大学（WCMC）、ロウワー・マンハッタン病院（LMH）、ブルックリン・メソジスト病院（BMH）の3つの病院で、2020年10月1日から2025年5月31日までに満期までに運ばれた58,839人の妊娠を対象としている。このモデルは、血圧、血液検査結果、母親の特徴などの現在の臨床データを統合します。このモデルは、適切な医学的対応が可能になる十分早い時期である妊娠 34 週目頃にリスクの推定値を生成します。
具体的には、各患者の実際の経過を考慮して、妊娠の進行に応じてAIがリスクを更新します。 動的アプローチでは、従来のリスク スコアが第 1 学期後に凍結されたままになることがよくあります。
AI が検出するものと、妊婦にとって何が変わる可能性があるのか
子癇前症のスクリーニングを行う場合、最も決定的な要因は血圧です。しかし今回の研究では、妊娠の時期によって異なる、より微細なシグナルが明らかになった。
したがって、妊娠後期の初めには、タンパク質や肝酵素の異常なレベル、あるいは胎盤機能不全の兆候など、特定の生物学的異常が顕著に現れます。その後、母親の年齢と白血球数が増加し、炎症の側面が示唆されます。
この AI が進化マーカーを識別する能力により、具体的な展望が開かれます。
- 症状を待たずに、新たなリスクにさらされている女性の監視を強化し、
- 診察と血圧モニタリングの頻度を調整する、
- 合併症を最小限に抑えるために、出産時期を選択することをお勧めします。
ただし、注意してください。この研究は、他の状況や他の病院での検証がまだ必要です。 研究者らはまた、このツールを日常的に使用する前に、これらの信号の背後にある生物学的メカニズムをより深く理解する必要性を強調している。
しかし、アイデアはそこにあります。それは、リアルタイムで調整されたオーダーメイドの監視で、依然として亀裂をすり抜けている人々をよりよく保護することです。すぐに革命が起こるわけではありませんが、明日の妊娠に向けて形になり始めています。
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AI によって書かれたコンテンツは、編集チームのジャーナリストによって校正、修正され、出版されます。
#子癇前症34週あたりのリスクを推定できるAI