Toimitustulokset AIDA (TEKOÄLYN DYSTOCIA ALGORITHM) -analyysin mukaan (AIDA)

Yksi vaikeimmista prosesseista voitettavana synnytyksen aikana on sikiön pään asento kiinnittymisen ja etenemisen aikana synnytyskanavassa. Nämä väärin asennot ja kiertohäiriöt ovat myös yleisiä syitä dystociseen synnytykseen ja etenemisen pysähtymiseen, mikä edellyttää kirurgista toimitusta. Perinteisesti emättimen digitaalista tutkimusta käytetään sikiön pään asennon ja sitoutumisen arvioimiseen. Sikiön kiinnittymisen ja etenemisen astetta rajaavat lantion eri tasot, joiden arvot vaihtelevat välillä -5 (5 cm lantion selkärangan yläpuolella) +5:een (5 cm lantion selkärangan alapuolella, kun sikiön pää näkyy introitusissa) . Pää katsotaan kiinnittyneeksi, kun kallon etupiste koskettaa selkärangan istukkatasoa; tätä kutsutaan asemaksi 0. Lisäksi, kun parietaaliluu on esiintyvä piirre, asynklitismi tunnistetaan. Kun etuparietaaliluu ilmenee, tila tunnistetaan anterioriseksi asynklitisiksi; kun posterior parietaalinen luu esiintyy, tilaa kuvataan posterioriseksi asynklitisiksi. Sikiön pään lievä "kalteva" asento synnytyskanavassa on kuitenkin seurausta sikiön pään fysiologisesta sopeutumisesta äidin lantioon synnytyksen aikana. Sikiön pään virheellinen asento ja kiertohäiriö synnytyskanavassa, jolle on ominaista merkittävä epäsuhtaisuus, voi johtaa dystociaan, joka edellyttää kirurgista synnytystä. 15 prosentilla ihmisistä on asynklitismi, ja anterior asynklitismi on yleisempää kuin posteriorinen asynklitismi. Perinteistä sikiön sitoutumisasteen ja etenemisen luokittelua on arvosteltu epätarkana ja huonosti toistettavana. Lisäksi instrumentaalisen toimituksen epäonnistuminen, joka voi olla jopa 10%. Sikiön pääaseman diagnoosivirheillä voi olla merkittäviä seurauksia synnytyksen aikana ja haitallisia perinataalisia seurauksia, kuten asidemiaa, sikiövammoja, kallonsisäisiä verenvuotoja ja alhaiset Apgar-pisteet hätäkeisarinleikkauksen jälkeen epäonnistuneiden operatiivisten emätinsynnytysten vuoksi. Monet tutkijat ovat ehdottaneet monia ultraääniparametreja, jotka on kerätty synnytyksen ja synnytyksen aikana, arvioimaan sikiön pään sitoutumista, laskeutumista ja sisäistä pyörimistä synnytyskanavassa. Siten käytimme synnytyksensisäisiä ultraääniparametreja, jotka mitattiin kaikilta naisilta synnytyksen aikana ja jotka kirjattiin mitattaviksi tekoäly- ja koneoppimisalgoritmeilla, nimeltään AIDA (Artificial Intelligence Dystocia Algorithm), joka sisältää ihminen silmukassa -lähestymistavan. on käyttää tekoäly-algoritmeja, jotka priorisoivat lääkärin päätöksen ja selitettävissä olevaa tekoälyä (XAI). AIDA jaettiin viiteen luokkaan. Sen jälkeen kun joukko "geometrisiä parametreja" oli kerätty, AIDA-analyysistä saadut tiedot syötettiin punaiselle, keltaiselle tai vihreälle vyöhykkeelle, joka yhdistettiin synnytyksen etenemisen analyysiin. AIDA-analyysin avulla pystyimme tunnistamaan viisi referenssiluokkaa synnyttäneille potilaille, joista jokaisella oli tietynlainen synnytystulos. Kahdessa näistä viidestä luokasta tehtiin 100-prosenttinen keisarinleikkausennuste. Tekoälyn käyttö, arvioimalla tiettyjä synnytysparametreja tietyissä päätöksentekoalgoritmeissa, antaa lääkäreille mahdollisuuden ymmärtää systemaattisesti, kuinka algoritmien tulokset voidaan selittää. Tämä lähestymistapa voi olla hyödyllinen arvioitaessa synnytyksen etenemistä ja ennakoitaessa synnytyksen lopputulosta, mukaan lukien spontaanisti, pitäisikö operatiivista VD:tä (emättimen synnytystä) yrittää vai onko ICD (synnytyksensisäinen keisarileikkaus) parempi tai välttämätön. Tässä tutkimuksessa pyrimme kriittisellä silmällä arvioimaan joidenkin synnytyksensisäisellä ultraäänellä mitattujen geometristen parametrien seurauksia yrittäen tuoda esiin kaikki mahdolliset dystoottisen ja eutoottisen synnytyksen mahdolliset komplikaatiot ja ongelmat arvioimalla suuren määrän synnytystä. naiset raskauden ja synnytyksen aikana.

Tällä hetkellä Artificial Intelligence Dystocia Algorithm (AIDA) edustaa merkittävää edistystä tekoälyn soveltamisessa synnytyksensisäiseen hoitoon. Tämä innovatiivinen uusi lähestymistapa, joka on kehitetty kahdessa keskeisessä tutkimuksessa, AIDA 1:ssä ja AIDA 2:ssa, yhdistää ja integroi useita synnytyksensisäisellä ultraäänitutkimuksella mitattuja geometrisia parametreja koneoppimistekniikoihin ja -algoritmeihin synnytyksen edistymisen arvioimiseksi ja synnytyksen tulosten ennustamiseksi. Algoritmien, suorituskyvyn arvioinnin menetelmien ja käytettyjen mittareiden valinta on kuvattu tarkasti vastaavissa AIDA 1:n ja AIDA 2:n julkaisuissa. Nämä tärkeät julkaisut tarjoavat kattavan selvityksen käytetyistä koneoppimistekniikoista, niiden valinnan perusteista ja tiukasta suorituskykymittarit, joita käytetään arvioimaan niiden tehokkuutta synnytyksen tulosten ennustamisessa. Saadut korkeat arvot osoittavat valittujen algoritmien vahvan erottelukyvyn erottaa eri synnytystulokset, mikä korostaa AIDA-lähestymistavan mahdollista kliinistä hyötyä synnytyspäätöksenteossa.

AIDA-metodologia Dataotokseen sovellettiin kaksivaiheista metodologiaa. Alkuvaiheessa, korrelaatioanalyysissä, käytettiin Pearsonin korrelaatiokerrointa sen varmistamiseksi, että neljällä geometrisella parametrilla oli mitätön tai tilastollisesti merkityksetön korrelaatio, mikä varmisti, että jokainen parametri antoi ainutlaatuista tietoa synnytyksen etenemisestä. Seuraava vaihe, koneoppimisalgoritmin valinta, sisälsi erilaisten valvottujen koneoppimisalgoritmien soveltamisen neljään geometriseen parametriin yhdessä lääkärin määrittämien toimitustulosten kanssa. Kunkin algoritmin ennakoiva suorituskyky määritettiin tehokkaimpien mallien tunnistamiseksi.

AIDA-luokitusjärjestelmä Luokittelujärjestelmä perustuu kunkin synnytyksensisäiseen keisarinleikkaukseen (ICD) ja ei-ICD-tuloksiin liittyvän geometrisen parametrin raja-arvojen tunnistamiseen. Näiden raja-arvojen määrittämiseen käytettiin päätöspuualgoritmia: kunkin parametrin arvot, jotka liittyvät vahvasti muihin kuin ICD-tuloksiin, nimettiin "vihreiksi", ne arvot, jotka korreloivat voimakkaasti ICD:n kanssa, luokiteltiin "punaisiksi" ja tapauksissa, joissa tiedot näyte paljasti epävarmuusvälit, käytettiin "keltaista" merkintää.

Kun AIDA-luokitusjärjestelmä on määrittänyt värin jokaiselle yksittäiselle arvolle jokaisen synnytyksen neljälle geometriselle parametrille, se käyttää jäsenneltyä lähestymistapaa jokaisen synnytystapahtuman luokitteluun johonkin viidestä erillisestä luokasta. Tämä geometristen parametrien värikoodattu kerrostuminen helpottaa synnytyksen etenemisen vivahteikkaan arviointia, mikä mahdollistaa kunkin tapauksen tarkemman luokittelun. AIDA-luokka 0 tarkoittaa, että kaikki neljä parametria ovat vihreällä vyöhykkeellä, mikä osoittaa suurta todennäköisyyttä ei-ICD-tuloksille. AIDA-luokka 1 tarkoittaa, että yksi parametri on punaisella tai keltaisella vyöhykkeellä ja kolme on vihreällä alueella. AIDA-luokka 2 tarkoittaa, että kaksi parametria on punaisella tai keltaisella vyöhykkeellä ja kaksi on vihreällä alueella. AIDA-luokka 3 edustaa kolmea parametria, jotka ovat punaisella tai keltaisella vyöhykkeellä ja yhtä vihreällä alueella. AIDA-luokka 4 tarkoittaa, että kaikki neljä parametria ovat punaisella tai keltaisella alueella, mikä viittaa kohonneeseen ICD: n todennäköisyyteen.

AIDA:n ennusteen suorituskyky Kolmen parhaiten suoriutuneen algoritmin toimitusennusteiden integrointi AIDA-luokitusjärjestelmään tuotti merkittävästi parempia tuloksia. Erityinen havainto oli algoritmin korkea ennustetarkkuus toimitustuloksissa, erityisesti AIDA-luokissa 0 ja 4. AIDA-luokissa 0, jolle on tunnusomaista, että kaikki geometriset parametrit ovat vihreällä vyöhykkeellä, johdonmukainen ei-ICD-tulosten ennustaminen viittaa sen potentiaaliseen hyötyyn. tunnistaa tapaukset, joissa puuttumista voidaan turvallisesti lykätä. Sitä vastoin ICD:n tarkka ennuste AIDA-luokan 4 tapauksissa voisi nopeuttaa päätöksentekoa keisarinleikkauksen suhteen, mikä mahdollisesti optimoi äidin ja sikiön seuraukset lyhentämällä pitkittyneen, tuottamattoman synnytyksen kestoa. Viimeinen metodologinen vaihe edellyttää tehokkaimpien koneoppimisalgoritmien käyttämistä toimitustulosten ennustamiseen neljän geometrisen parametrin arvojen perusteella ottaen huomioon asiaankuuluva AIDA-luokka. Tämän lähestymistavan avulla kliinikot voivat arvioida ennakkoarvion kliinisen luotettavuuden.

Huomattava ennustetarkkuus, erityisesti AIDA-luokitusspektrin ääripäissä, korostaa tämän algoritmisen lähestymistavan potentiaalia parantaa kliinistä päätöksentekoa työnhallinnassa.

AIDA:n mahdolliset edut dystocisessa työnhallinnassa Dystokia synnytys, joka tunnetaan myös nimellä dystocia, joka määritellään laajasti vaikeaksi tai estyneeksi synnytykseksi, sisältää joukon olosuhteita, jotka estävät synnytyksen normaalia etenemistä ja synnytystä vaikean synnytyksen muotoina, joille on ominaista epätavallisen hidas eteneminen.

Tämä tila voi johtua tehottomista kohdun supistuksista, epänormaalista sikiön esittelystä tai muista komplikaatioista, jotka estävät normaalia synnytysprosessia. Dystokia voi johtaa tukkeutuneeseen synnytykseen, jossa voimakkaista kohdun supistuksista huolimatta sikiö ei pääse laskeutumaan synnytyskanavan läpi ylitsepääsemättömän esteen vuoksi, joka esiintyy usein lantion reunassa.

Synnytyksessä on tunnistettu useita dystokiatyyppejä, joista jokaisella on ominaisuuksia ja johtamisvaikutuksia, ja luokittelu voi vaihdella hieman lääketieteellisen kirjallisuuden tai kliinisen lähestymistavan mukaan: geometrinen dystocia, mekaaninen dystokia, dynaaminen dystokia, sikiön dystokia, kohdun dystokia, toiminnallinen dystokia, pehmytkudosdystokia, yhdisteiden esiintyminen, äidin uupumusdystokia ja synnytysdystokia.

Neljän geometrisen parametrin – etenemiskulman, asynklitismin asteen, pään ja symfyysin etäisyyden ja keskiviivakulman – samanaikaisen mittauksen ansiosta AIDA tarjoaa kattavan kuvan sikiön ja äidin lantion välisistä avaruudellisista suhteista ja tarjoaa objektiivisen arvion sikiön asema, ja sillä on potentiaalia kattavana työkaluna arvioida suoraan tai epäsuorasti erilaisia ​​lääketieteellisessä kirjallisuudessa dokumentoituja dystociatyyppejä.

Tämä lähestymistapa antaa yksityiskohtaisemman ja tarkemman kuvan synnytyksen etenemisestä tai synnytyksen tukkeutumisesta, joka voidaan jättää huomiotta perinteisillä arviointimenetelmillä. Kvantifioimalla parametrit, kuten asynklitismin asteen, AIDA voi mahdollistaa sikiön virheasennon havaitsemisen aikaisemmin, mikä voi johtaa dystociaan.

AIDA-luokitusjärjestelmä tarjoaa vivahteikkaan lähestymistavan riskinarviointiin, mikä auttaa kliinikoita räätälöimään hallintastrategioitaan.