Результаты доставки с помощью AIDA (АЛГОРИТМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДИСТОКИИ) Анализ (AIDA)

Одним из самых трудных процессов, которые необходимо преодолеть во время родов, является положение головки плода во время его развития и продвижения по родовым путям. Эти неправильные положения и мальротации также являются частыми причинами дистотических родов и остановки прогрессирования, что требует хирургического родоразрешения. Традиционно для оценки положения и положения головки плода используется вагинальное пальцевое исследование. Степень вовлечения и прогрессирования плода определяется различными плоскостями таза, которые имеют значения от -5 (5 см выше седалищных остей) до +5 (5 см ниже седалищных остей с видимой головкой плода во входном отверстии). . Голова считается задействованной, когда ведущая точка черепа касается плоскости седалищной ости; это называется станцией 0. Более того, когда характерным признаком является теменная кость, выявляется асинклитизм. Когда проявляется передняя теменная кость, состояние идентифицируется как передний асинклитизм; когда присутствует задняя теменная кость, состояние описывается как задний асинклитизм. Однако небольшой «наклон» положения головки плода в родовых путях является результатом физиологической адаптации головки плода к тазу матери во время родов. Неправильное положение и мальротация головки плода в родовых путях, характеризующиеся значительным асинклитизмом, могут привести к дистоции, требующей хирургического родоразрешения. У 15% людей наблюдается асинклитизм, причем передний асинклитизм встречается чаще, чем задний. Традиционная классификация степени вовлечения и прогрессирования плода подвергалась критике как неточная и плохо воспроизводимая. Кроме того, отмечается несостоятельность инструментального родоразрешения, которая может достигать до 10%. Ошибки в диагностике положения головки плода могут иметь серьезные последствия во время родов и неблагоприятные перинатальные исходы, такие как ацидемия, травмы плода, внутричерепные кровоизлияния и низкие оценки по шкале Апгар после экстренного кесарева сечения в случае неудачных оперативных вагинальных родов. Многие исследователи предложили множество ультразвуковых параметров, собранных во время родов, для оценки вовлечения, опускания и внутреннего вращения головки плода в родовых путях. Таким образом, мы использовали параметры интранатального ультразвукового исследования, измеренные у всех женщин во время родов и записанные для измерения с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, называемых AIDA (алгоритм дистоции искусственного интеллекта), который включает в себя подход «человек в цикле», который заключается в использовании алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ), которые определяют приоритетность решений врача, и объяснимого искусственного интеллекта (XAI). AIDA была разделена на пять классов. После сбора ряда «геометрических параметров» данные, полученные в результате анализа AIDA, вводились в красную, желтую или зеленую зону, связанную с анализом хода родов. Используя анализ AIDA, нам удалось определить пять эталонных классов рожениц, каждый из которых имел определенный исход родов. 100% прогноз рождения с помощью кесарева сечения был сделан в двух из этих пяти классов. Использование искусственного интеллекта посредством оценки определенных акушерских параметров в конкретных алгоритмах принятия решений позволяет врачам систематически понимать, как можно объяснить результаты алгоритмов. Этот подход может быть полезен при оценке течения родов и прогнозировании исхода родов, в том числе спонтанных, а также определения того, следует ли прибегать к оперативному ВД (вагинальные роды) или предпочтительно или необходимо ИКД (интранатальное кесарево сечение). В этом исследовании мы постараемся критически оценить значение некоторых геометрических параметров, измеренных с помощью интранатального УЗИ, пытаясь выделить все возможные осложнения и проблемы дистотических и эутотических родов, с оценкой большого объема женщины во время беременности и во время родов.

В настоящее время алгоритм искусственного интеллекта Dystocia (AIDA) представляет собой значительный прогресс в применении искусственного интеллекта для оказания помощи во время родов. Этот инновационный подход, разработанный в рамках двух ключевых исследований, AIDA 1 и AIDA 2, сочетает и интегрирует множество геометрических параметров, измеренных с помощью интранатального УЗИ, с методами и алгоритмами машинного обучения для оценки прогресса родов и прогнозирования результатов родов. Выбор алгоритмов, методологий оценки производительности и используемых показателей был тщательно описан в соответствующих публикациях по AIDA 1 и AIDA 2. Эти основополагающие статьи содержат всестороннее объяснение используемых методов машинного обучения, обоснование, лежащее в основе их выбора, а также строгие метрики производительности, применяемые для оценки их эффективности при прогнозировании результатов родов. Полученные высокие значения демонстрируют надежную дискриминационную способность выбранных алгоритмов для различения различных исходов родов, подчеркивая потенциальную клиническую полезность подхода AIDA при принятии акушерских решений.

Методология AIDA К выборке данных была применена двухэтапная методология. На начальном этапе, корреляционном анализе, использовался коэффициент корреляции Пирсона, чтобы убедиться, что четыре геометрических параметра демонстрируют незначительную или статистически незначимую корреляцию, гарантируя, что каждый параметр дает уникальную информацию о прогрессировании родов. Следующий шаг — выбор алгоритма машинного обучения — включал применение различных алгоритмов контролируемого машинного обучения к четырем геометрическим параметрам в сочетании с результатами доставки, определяемыми врачом. Прогностическая эффективность каждого алгоритма была оценена количественно, чтобы определить наиболее эффективные модели.

Система классификации AIDA Система классификации основана на определении пороговых значений для каждого геометрического параметра, связанного с интранатальным кесаревым сечением (ИКД) и исходами, не связанными с ИКД. Для установления этих пороговых значений использовался алгоритм дерева решений: для каждого параметра значения, тесно связанные с исходами, не связанными с МКБ, были обозначены как «зеленые», значения, сильно коррелирующие с МКБ, были классифицированы как «красные», а в тех случаях, когда данные образец выявил промежуточные диапазоны неопределенности, было применено «желтое» обозначение.

Присвоив цвет каждому отдельному значению четырех геометрических параметров для каждого родов, система классификации AIDA использует структурированный подход к отнесению каждого родового события к одному из пяти различных классов. Эта стратификация геометрических параметров с цветовой кодировкой облегчает детальную оценку течения родов, позволяя более точно классифицировать каждый случай. Класс 0 AIDA обозначает, что все четыре параметра находятся в зеленой зоне, что указывает на высокую вероятность результатов, не связанных с МКБ. Класс 1 AIDA указывает, что один параметр находится в красной или желтой зоне, а три — в зеленой зоне. Класс AIDA 2 означает, что два параметра находятся в красной или желтой зоне, а два — в зеленой зоне. Класс AIDA 3 представляет собой три параметра, находящиеся в красной или желтой зоне, и один — в зеленой зоне. Класс AIDA 4 означает, что все четыре параметра находятся в красной или желтой зоне, что указывает на повышенную вероятность МКБ.

Эффективность прогнозирования AIDA Интеграция прогнозов доставки, полученных с помощью трех наиболее эффективных алгоритмов, с системой классификации AIDA дала значительно улучшенные результаты. Особенно важным результатом стала высокая точность прогнозирования результатов алгоритма, особенно в классах 0 и 4 AIDA. В классе 0 AIDA, характеризующемся тем, что все геометрические параметры находятся в зеленой зоне, последовательное предсказание результатов, не связанных с МКБ, предполагает его потенциальную полезность. в выявлении случаев, когда вмешательство можно безопасно отложить. И наоборот, точное прогнозирование ИКД в случаях AIDA класса 4 может ускорить принятие решения о кесаревом сечении, потенциально оптимизируя исходы для матери и плода за счет уменьшения продолжительности продолжительных непродуктивных родов. Последний методический этап предполагает использование наиболее эффективных алгоритмов машинного обучения для прогнозирования результатов доставки на основе значений четырех геометрических параметров с учетом соответствующего класса AIDA. Этот подход позволяет клиницистам оценить клиническую надежность прогноза.

Замечательная точность прогнозирования, особенно в крайних точках спектра классификации AIDA, подчеркивает потенциал этого алгоритмического подхода для улучшения принятия клинических решений при ведении родов.

Потенциальные преимущества AIDA в ведении дистотических родов. Дистоция родов, также известная как дистоция, в широком смысле определяемая как трудные или затрудненные роды, включает в себя ряд состояний, которые препятствуют нормальному развитию родов и родов как формы тяжелых родов, характеризующихся аномально медленным прогрессом.

Такое состояние может возникнуть из-за неэффективных сокращений матки, неправильного предлежания плода или других осложнений, препятствующих нормальному процессу родов. Дистоция может привести к затрудненным родам, когда, несмотря на сильные сокращения матки, плод не может пройти через родовые пути из-за непреодолимого барьера, часто возникающего у краев таза.

В акушерстве было выявлено несколько типов дистоции, каждый из которых имеет свои характеристики и последствия для лечения, и классификация может незначительно различаться в зависимости от медицинской литературы или клинического подхода: геометрическая дистоция, механическая дистоция, динамическая дистоция, дистоция плода, дистоция матки, функциональная дистоция, дистоция матки. дистоция мягких тканей, сложные предлежания, дистоция материнского истощения и родовая дистоция.

Благодаря одновременному измерению четырех геометрических параметров — угла прогрессии, степени асинклитизма, расстояния между головкой и симфизом и угла срединной линии — AIDA предлагает комплексное представление о пространственных взаимоотношениях между плодом и тазом матери, обеспечивает объективную оценку положение плода и потенциально может стать комплексным инструментом для оценки, прямо или косвенно, различных типов дистоции, описанных в медицинской литературе.

Этот подход дает более подробную и точную картину хода родов или родовой непроходимости, которую можно упустить из виду традиционными методами оценки. Путем количественной оценки таких параметров, как степень асинклитизма, AIDA может обеспечить более раннее обнаружение аномалий положения плода, которые могут привести к дистоции.

Система классификации AIDA предлагает детальный подход к оценке рисков, помогая врачам адаптировать свои стратегии управления.