研究者らは人工知能（AI）プログラムを応用し、出産を経験した患者の短い物語を評価することで出産関連心的外傷後ストレス障害（CB-PTSD）の兆候を特定した。 このプログラムは、この障害を患っている可能性が高い参加者の大部分を特定することに成功し、医療記録の詳細や多様な集団からの出産経験データなどをさらに改良することで、モデルは潜在的にリスクのある参加者の大部分を特定できる可能性があります。 この研究は国立衛生研究所の資金提供を受けて行われ、 科学レポート。
世界中で、毎年出産する約 800 万人が CB-PTSD に悩まされており、現在の CB-PTSD の診断には医師の診断が必要ですが、これには時間と費用がかかります。 効果的なスクリーニング方法は、診断と治療の恩恵を受ける可能性のある多数の産後患者を迅速かつ安価に特定できる可能性を秘めています。 未治療のCB-PTSDは、母乳育児、乳児との絆、将来の妊娠への欲求を妨げる可能性があります。 また、母親のうつ病を悪化させ、自殺念慮や自殺行動につながる可能性もあります。
研究者らは、CB-PTSD チェックリストを産後 1,295 人に実施しました。これは、この障害をスクリーニングするために設計されたアンケートです。 参加者はまた、出産体験について約 30 語の短い物語を提供しました。 次に研究者は、アンケートで CB-PTSD 症状の検査結果が高かった患者の話のサブセットを分析するために AI モデルをトレーニングしました。 次に、モデルを使用して、CB-PTSD の証拠について、物語のさまざまなサブセットを分析しました。 全体として、モデルは、アンケートで高得点を獲得したため、CB-PTSD を患っている可能性が高い参加者の物語を正確に識別しました。
著者らは、自分たちの研究によって、最終的には出産後心的外傷後ストレス障害の診断がより利用しやすくなり、過去の社会経済的、人種的、民族的格差を補う手段が提供される可能性があると信じている。
この研究は、イスラエルのバル・イラン大学のアロン・バルタル博士が実施し、マサチューセッツ総合病院およびボストンのハーバード大学医学部の主任著者シャロン・デケル博士が主導した。 資金はNIHから提供された ユーニス・ケネディ・シュライバー 国立成育医療人間開発研究所 (NICHD)。
ソース：
NIH/ユーニス・ケネディ・シュライバー国立成育医療人間開発研究所
参考雑誌:
バルタル、A. 他。 （2024年）。 AI とナラティブの埋め込みは、出産ストーリーを通じて出産後の PTSD を検出します。 科学レポート。 doi.org/10.1038/s41598-024-54242-2。
1712951805
#プログラムは出産関連の #PTSD #の兆候を特定するのに役立ちます
2024-04-12 19:51:00