遅発性胎児発育制限における炎症マーカーとドップラーパラメーターの役割: 機械学習アプローチ

子宮内発育制限としても知られる胎児発育制限（FGR）は、新生児に悪影響を及ぼす可能性のある一般的な妊娠合併症です。 この状態の原因はさまざまで、遺伝的要因、母体の炎症、感染症、その他の病理が関与します。 FGR はその発症に基づいて分類されます。早発型 FGR は妊娠 32 週以前に発生し、遅発型 FGR は妊娠 32 週以降に発生します。 遅発型 FGR は、早発型と比較して周産期合併症のリスクは低いものの、低酸素血症や神経発達の遅延のリスク増加と関連しています。 診断は主に、特定の動脈の超音波測定とドップラー流量分析に依存します。 この研究は、遅発性FGRの診断と管理の複雑さを浮き彫りにし、不明瞭な病態生理学的メカニズムを強調している。 それは、FGRを理解するための炎症プロセスの探索と、全身性免疫炎症指数（SII）、全身性炎症反応指数（SIRI）、好中球対アルブミン比（NPAR）などの新しいマーカーの潜在的な役割を提案しています。 これらのマーカーは血液検査によって簡単に測定でき、さまざまな病気において重要です。 本書では、インターネットを介した人工知能や機械学習モデルのアクセス可能性と対照的に、高度な機器の必要性により低所得国で高度な診断方法を適用する際の課題についても説明しています。 この研究は、NPARを他のマーカーとともに分析し、機械学習アルゴリズムを使用してその予測値を評価することにより、遅発性FGRに対する炎症プロセスの影響を評価することを目的としていました。