Un estudio muestra resultados exitosos en el trabajo de parto en mujeres embarazadas que usan IA

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por Kelley Luckstein, Mayo Clinic. Un estudio muestra resultados exitosos en el trabajo de parto en mujeres embarazadas que usan IA (medicalxpress.com)

Recopilado por Carlos Cabrera Lozada. Miembro Correspondiente Nacional, ANM puesto 16 . ORCID: 0000-0002-3133-5183. 30/08/2022

Los investigadores de Mayo Clinic han descubierto que el uso de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para analizar los patrones de cambios en las mujeres que están en trabajo de parto puede ayudar a identificar si se producirá un parto vaginal exitoso con buenos resultados para la madre y el bebé. Los hallazgos fueron publicados en PLOS ONE.

«Este es el primer paso para usar algoritmos para proporcionar una guía poderosa a los médicos y parteras a medida que toman decisiones críticas durante el proceso de parto», dice Abimbola Famuyide, M.D., obstetra y ginecóloga de Mayo Clinic y autora principal del estudio. «Una vez validado con más investigaciones, creemos que el algoritmo funcionará en tiempo real, lo que significa que cada entrada de nuevos datos durante el trabajo de parto de una mujer embarazada recalcula automáticamente el riesgo de un resultado adverso. Esto puede ayudar a reducir la tasa de parto por cesárea y las complicaciones maternas y neonatales».

Las mujeres en trabajo de parto entienden la importancia de los exámenes cervicales periódicos para medir el progreso del trabajo de parto. Este es un paso esencial, ya que ayuda a los obstetras a predecir la probabilidad de un parto vaginal en un período de tiempo específico. El problema es que la dilatación cervical en el trabajo de parto varía de persona a persona, y muchos factores importantes pueden determinar el curso del parto.

En el estudio, los investigadores utilizaron datos de la base de datos multicéntrica del Consorcio sobre Trabajo Seguro del Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano Eunice Kennedy Shriver para crear el modelo de predicción. Examinaron más de 700 factores clínicos y obstétricos en 66,586 partos desde el momento de la admisión y durante la progresión del trabajo de parto.

El modelo de predicción de riesgos consistió en datos conocidos en el momento del ingreso en trabajo de parto, incluidas las características basales del paciente, la evaluación clínica más reciente del paciente, así como el progreso acumulativo del trabajo de parto desde el ingreso. Los investigadores explican que los modelos pueden proporcionar una alternativa a las tablas de trabajo convencionales y promover la individualización de las decisiones clínicas utilizando las características basales y laborales de cada paciente.

«Es muy individualizado para la persona en trabajo de parto», dice el Dr. Famuyide. Agrega que esta será una herramienta poderosa para parteras y médicos de forma remota, ya que dará tiempo para que se produzcan transferencias de pacientes desde entornos rurales o remotos al nivel apropiado de atención.

«La capacidad del algoritmo de IA para predecir riesgos individualizados durante el proceso de parto no solo ayudará a reducir los resultados adversos del parto, sino que también puede reducir los costos de atención médica asociados con la morbilidad materna en los Estados Unidos, que se ha estimado en más de $ 30 mil millones», agrega Bijan Borah, Ph.D., Robert D. y Patricia E. Kern Director Científico de Servicios de Salud e Investigación de Resultados.

Se están realizando estudios de validación para evaluar los resultados de estos modelos después de que se implementaron en unidades de trabajo.

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