Estudo da Mayo Clinic mostra resultados de parto bem-sucedidos em gestantes usando IA
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ROCHESTER, Minnesota — Pesquisadores da Mayo Clinic descobriram que o uso de algoritmos de inteligência artificial (IA) para analisar padrões de mudanças em gestantes em trabalho de parto pode ajudar a identificar se o parto vaginal terá bons resultados para mães e bebês. Os resultados foram publicados na revista PLOS ONE.
“Este é o primeiro passo no uso de algoritmos para fornecer orientação significativa a médicos e obstetrizes, uma vez que eles tomam decisões importantes durante o parto”, diz o Dr. Abimbola Famuyide, M.D., ginecologista obstetra da Mayo Clinic e autor sênior do estudo. “Após ser validado com mais pesquisas, acreditamos que o algoritmo funcionará em tempo real, o que significa que cada inserção de novos dados durante o trabalho de parto de gestantes recalculará automaticamente o risco de um resultado não favorável. Isso pode ajudar a reduzir a taxa de realização de cesarianas e as complicações para gestantes e recém-nascidos.”
Gestantes em trabalho de parto entendem a importância de fazer exames periódicos do colo do útero para avaliar o progresso do parto. Essa é uma etapa essencial, pois ajuda os obstetras a prever a probabilidade de um parto vaginal em um determinado período. O problema é que a dilatação do colo do útero no parto varia de pessoa para pessoa, e muitos fatores importantes podem determinar o andamento do parto.
No estudo, os pesquisadores usaram dados do banco de dados multicêntrico do Consórcio sobre Parto Seguro (Consortium on Safe Labor) do Instituto Nacional de Saúde Infantil e Desenvolvimento Humano Eunice Kennedy Shriver (Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development) para criar o modelo de previsão. Eles examinaram mais de 700 fatores clínicos e obstétricos em 66.586 partos desde o momento da internação e durante o trabalho de parto.
O modelo de previsão de risco consistia em dados conhecidos no momento da internação em trabalho de parto, incluindo características da linha de base da paciente, sua avaliação clínica mais recente e o progresso cumulativo do trabalho de parto desde a internação. Os pesquisadores explicam que os modelos podem oferecer uma alternativa aos gráficos de parto convencionais e promover a individualização das decisões clínicas usando as características de linha de base e do parto de cada paciente.
“Isso é muito individualizado para a pessoa em trabalho de parto”, diz o Dr. Famuyide. Ele acrescenta que essa será uma ferramenta remota poderosa para obstetrizes e médicos, pois proporcionará tempo para fazer as transferências de pacientes de ambientes rurais ou remotos para um local com nível apropriado de atendimento.
“A capacidade do algoritmo de IA de prever riscos individualizados durante o processo de parto não só ajudará a reduzir resultados não favoráveis do procedimento, mas também pode reduzir os custos de saúde associados à morbidade materna nos EUA, estimados em mais de 30 bilhões de dólares,” acrescenta o Dr. Bijan Borah, Ph.D., diretor científico do Centro de Serviços de Saúde e Pesquisa de Resultados Robert D. e Patricia E. Kern.
Estudos de validação estão em andamento para avaliar os resultados desses modelos após serem implementados nas unidades de parto.
O estudo foi realizado em colaboração com cientistas do Centro para a Ciência da Prestação de Serviços de Saúde Robert D. e Patricia E. Kern da Mayo Clinic. Os autores declararam não haver competição ou possíveis conflitos de interesse.
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