AI는 성장하는 아기에 '눈'을 가질 수 있습니다. 조산을 빠르면 31주에 예측 할 수 있습니다.
2021년 미국에서 태어난 모든 영아의 약 10%가 미숙아였습니다. 즉, 질병 통제 예방 센터(CDC)에 따르면 임신 37주 이전에 분만되었습니다.
조산은 또한 영아 사망의 약 16%를 차지합니다.
이제 미주리주 세인트루이스에 있는 워싱턴 대학의 연구원들은 인공 지능의 사용.
그들은 임신 중 여성 자궁의 전기 활동을 분석하여 조산을 예측할 수 있는 딥 러닝 모델을 개발한 다음 의학 저널 PLOS One에 발표된 연구에서 모델을 테스트했습니다.
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“가장 중요한 점은 빠르면 31주차에 데이터를 가져와 37주차까지 조산을 예측할 수 있다는 것입니다.” 세인트루이스의 워싱턴 대학교Fox News Digital에 말했습니다.
미주리 주 세인트루이스에 있는 워싱턴 대학의 연구원들은 임신 중 여성 자궁의 전기 활동을 분석하여 조산을 예측할 수 있는 딥 러닝 모델(표시되지 않음)을 개발했습니다. (iStock)
“그만큼 인공지능/딥러닝 조산 예측과 관련된 데이터에서 가장 유익한 특징을 자동으로 학습했다”고 덧붙였다.
또한 이번 연구 결과는 조산이 단순한 조산이 아니라 비정상적인 생리학적 상태임을 나타냅니다. 우연히 일찍 끝난 임신네호라이가 말했다.
연구 기간 동안 연구자들은 복부의 전극을 사용하여 자궁의 전기적 활동을 기록하는 전기자궁도(EHG)를 수행했습니다.
그들은 최소 26주가 된 159명의 임산부로부터 이러한 전류를 기록하고 해당 데이터에 대해 AI 모델을 “훈련”했습니다.
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그들은 이 데이터를 여성의 나이와 체중, 태아 체중, 임신 1기 또는 2기에 경험한 출혈과 같은 의료 정보와 결합했습니다.
연구에 참여한 여성의 거의 19%가 조산했습니다. 이론적으로 이들 여성들의 데이터는 조산을 예측하기 위한 벤치마크로 사용될 수 있습니다.
CDC에 따르면 2021년 미국에서 태어난 모든 영아의 약 10%가 조산이었습니다. 즉, 임신 37주 이전에 분만되었음을 의미합니다. (iStock)
“우리 접근 방식의 장점은 구축 비용이 저렴하다는 것입니다.”라고 새로운 연구에 대해 Nehorai는 말했습니다. “우리 모델은 더 짧은 EHG 기록으로 예측에 효과적이어서 모델을 더 쉽게 사용할 수 있고 임상 환경에서 더 비용 효율적이며 가정 환경에서 사용할 수 있습니다.”
연구자들은 앞으로 이 방법이 여성의 정기 임신 검진의 일환으로 병원과 산부인과 의사에 의해 채택되어야 한다고 믿습니다. 그런 다음 임산부가 치료를 받고 필요에 따라 아기의 건강을 보호하기 위해 생활 방식을 변경할 수 있습니다.
“우리의 작업은 조산을 정확하게 예측하기 위해 EHG 측정 장치를 사용하려는 목표에 기여합니다.”
Nehorai는 “우리의 방법을 구현하기 위한 전용 장치가 이 목적을 위해 구축되어야 합니다.”라고 말했습니다.
연구원들은 이런 종류의 테스트가 널리 보급되기까지 얼마나 걸릴지 말하기 어렵다고 말했습니다.
“일부 EHG 측정 장치가 이미 시장에 나와 있지만 EHG 데이터에서 조산을 예측하는 것은 어려웠습니다.”라고 워싱턴의 Nehorai 교수의 감독하에 일하는 생물 의학 공학과의 박사 후보인 Uri Goldsztejn은 말했습니다. 대학교.
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“우리의 작업은 조산을 정확하게 예측하기 위해 EHG 측정 장치를 사용하는 목표에 기여합니다.”라고 그는 Fox News Digital에 말했습니다.
EHG 측정에는 일반적으로 30~60분이 소요되며 장치를 산모의 복부에 설치하는 데 추가 시간이 필요하다고 Goldsztejn은 말했습니다.
“우리는 예측 정확도를 너무 많이 줄이지 않고 5분 미만의 더 짧은 EHG 측정을 기반으로 예측이 이루어질 수 있음을 보여주었습니다.”라고 그는 Fox News Digital에 말했습니다. “이 발견은 EHG 측정의 연장된 지속 시간이 임상 환경에서 채택하는 데 중요한 제한이기 때문에 중요합니다.”
딥 러닝의 ‘약속’ — 그러나 주의 사항
Dr. Suzy Lipinski, Pediatrix Medical Group의 OB/GYN 인증 콜로라도 주 덴버에서연구에 참여하지 않았지만 딥 러닝 기술이 미국의 조산 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는지에 대한 의견을 공유했습니다.
Lipinski는 Fox News Digital과의 인터뷰에서 “진통을 시작하기 전에 누가 위험에 처해 있는지 예측할 수 있다면 매우 유익할 것”이라고 말했습니다. “딥 러닝 모델의 사용은 유망한 것으로 보이지만 이 연구는 상대적으로 적은 수의 환자를 대상으로 하므로 이것이 더 많은 인구에 얼마나 적용 가능한지 결정할 수 없습니다.”
한 산부인과 의사는 Fox News Digital과의 인터뷰에서 “진통이 시작되기 전에 누가 위험에 처해 있는지 예측할 수 있다면 매우 유익할 것”이라고 말했습니다. (iStock)
“AI를 이용한 선행연구 큰 신뢰성을 보여주지 않았기 때문에 이 방법을 사용하기 전에 더 많은 연구와 더 많은 환자 모집단이 필요할 것입니다.”라고 그녀는 덧붙였습니다.
또 다른 잠재적 한계는 EHG 측정을 사용하는 곳이 거의 없다는 점이라고 의사는 지적했습니다.
“대부분의 병원과 사무실의 표준은 전기가 아닌 압력을 측정하는 tocodynamometer를 사용하는 것입니다.”라고 그녀는 설명했습니다.
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EHG가 조산을 평가하는 방법이 되면 병원, 출산 센터 및 사무실 모두 새 장비를 구입해야 하므로 시골 및 도심과 같은 자원이 부족한 지역에서 채택이 지연될 수 있다고 Lipinski는 말했습니다.
그녀는 Fox News Digital과의 인터뷰에서 “이 연구에서 조산율이 전국 평균보다 높은 것도 적용 가능성에 대한 의문을 제기합니다.”라고 말했습니다. “환자 인구에 대한 인구 통계가 제공되지 않았기 때문에 전체 국가의 인구를 어떻게 반영하는지 확인할 방법이 없습니다.”
“진통을 하기 전에 위험에 처한 사람을 예측할 수 있다는 것은 매우 유익할 것입니다.”
오탐(false positive) 가능성도 있다고 리핀스키는 지적했다.
“이 방법은 현재의 방법보다 더 잘 예측하지만 조산이 아닐 수 있는 위험에 처한 것으로 식별될 환자가 여전히 많이 있습니다.”라고 그녀는 말했습니다. “이러한 위양성 결과는 환자에게 큰 스트레스를 줄 뿐만 아니라 의료 자원.”
이것이 새로운 치료 기준이 된다면 조산에 대한 개선된 치료법이 필요할 것이라고 Lipinski는 말했습니다.
“조산에 대한 우리의 문제는 두 가지입니다. 우리는 예측이 좋지 않지만 26주 후에 예방 옵션도 좋지 않습니다.”라고 그녀는 덧붙였습니다.
연구자들은 연구의 주요 한계를 공유합니다.
Goldsztejn에 따르면 이 연구에는 두 가지 주요 한계가 있습니다.
“먼저 우리는 두 개의 공개 데이터 세트에서 약 160개의 샘플을 사용하여 작업을 개발했습니다.”라고 그는 말했습니다. “이러한 양의 데이터가 초기 조사에는 충분했지만 의료 제품을 개발하고 검증하려면 훨씬 더 큰 데이터 세트가 필요합니다.”
이 연구 결과는 조산이 단지 일찍 끝난 임신이 아니라 비정상적인 생리적 상태임을 나타낸다고 수석 연구원은 말했습니다. (iStock)
두 번째 한계는 정확한 결과를 생성할 수 있지만 일반적으로 해석하기 어려운 딥 러닝의 특성에서 비롯된다고 Goldsztejn은 말했습니다.
“즉, 알고리즘이 예측을 수행하는 방법을 이해하기가 어렵습니다.”라고 그는 설명했습니다.
의학 저널의 발견에 대한 토론에서 저자는 “기계 학습 알고리즘이 건강 관리 개선에 기여할 수 있고 많은 연구가 이 분야에서 발전을 이루고 있지만 중요한 과제가 남아 있다”고 언급했습니다.
“의료 제품을 개발하고 검증하려면 훨씬 더 큰 데이터 세트가 필요합니다.”
이러한 과제 중 하나는 다음과 같습니다. 알고리즘의 예측 뒤에 있는 원인을 식별하는 것이 어려울 수 있다고 연구원들은 썼습니다.
“우리의 경우, 우리의 예측이 임신 관리에 영향을 미칠 수 있지만, 어떤 치료법이 조산의 위험을 줄이고 결과를 개선할 가능성이 더 높은지 결정하기 위해 추가 건강 검진으로 우리의 예측을 보완해야 할 것입니다.”라고 연구원들은 말했습니다.
출처: https://www.foxnews.com/health/ai-eye-growing-babies-could-predict-premature-birth-31-weeks
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