早產(chǎn)是5歲以下兒童死亡的主要原因，胎齡和出生體重以及其他指標可以讓臨床醫(yī)生對新生兒發(fā)病和死亡的風險有一個近似的評估。根據(jù)潛在的個人風險，了解哪些早產(chǎn)兒更有可能進展為獲得性早產(chǎn)并發(fā)癥，是新時代精準醫(yī)學的重要舉措?？茖W家應用神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習設(shè)計了一種預測模型，它能用電子健康檔案來預測新生兒罹患敗血癥、心力衰竭和其它嚴重疾病的風險。

近期，一個美國研究團隊推出了一款新的模型，它能用配對的母親-新生兒電子病例記錄（EHR）來預測個體新生兒在短期內(nèi)出現(xiàn)24種臨床結(jié)局的風險。研究者結(jié)合從產(chǎn)婦數(shù)據(jù)中提取的已知危險因素，建立了支氣管肺發(fā)育不良（Bronchopulmonary Dysplasia,BPD）假設(shè)預測模型。利用算法識別新生兒的子集，提高了深度學習模型的預測能力。當對早產(chǎn)兒進行評估時，該預測模型與當前使用的風險評分進行比較，該模型明顯優(yōu)于國家兒童健康和人類發(fā)展研究所（NICHD）風險評分。

總體來說，研究人員利用神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習開發(fā)出了第一個針對各種新生兒結(jié)局的縱向臨床風險預測工具。該預測工具有可能作為臨床醫(yī)生和研究人員獨立評估的重要資源，但依然需要進一步的前瞻性研究來評價其臨床價值。相關(guān)研究結(jié)果以“Data-driven longitudinal characterization of neonatal health and morbidity”為題發(fā)表在《Science Translational Medicine》雜志上。

注：此研究成果摘自《Science Translational Medicine》雜志，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場，僅供參考。

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