Anot Pasaulio sveikatos organizacijos, priešlaikinės gimdymo komplikacijos yra pagrindinė vaikų mirties priežastis iki 5 metų, o beveik 75% gali būti užkirstas kelias intervencijoms. Nors priežastys, lemiančios neišnešiotą gimdymą, beveik nežinomos, Vašingtono universiteto Sent Luise tarpdisciplininė tyrimų komanda nustatė, kad nėštumo metu patiriančių žmonių miego įpročių kintamumas gali iš tikrųjų numatyti priešlaikinį gimimą.
Benas Warneris, McKelvey inžinerijos mokyklos doktorantas, ir Peinan Zhao, „Washu Medicine“ akušerijos ir ginekologijos profesoriaus padėjėjas, naudojo mašinų mokymosi modelius, kad analizuotų nėščių dalyvių miego duomenis. Nors sutrikęs miegas yra žinomas kaip priešlaikinio gimimo prognozė, tai yra pristatymas prieš 37 nėštumo savaites, tačiau jo priežastys nebuvo aiškios, nes pacientai pranešė apie duomenis.
Warneris ištyrė 665 pacientų duomenis per pirmuosius du nėštumo trimestrus su užfiksuota pristatymo data. Pacientai dalyvavo 2014 m. Kohortos tyrime, atliktame Vašingtono universitete Sent Luise ir BJC sveikatos priežiūroje. Apie 14% kohortos pacientų patyrė priešlaikinį gimimą.
„Warner“ pataria Chenyang Lu, „McKelvey Engineering“ Kompiuterių ir inžinerijos katedros profesorius; Zhao; ir Sarah England, Alan A. ir Edith L. Wolff profesorė ir „Washu Medicine“ akušerijos ir ginekologijos tyrimų pirmininko pavaduotoja. Tyrimas paskelbtas žurnale NPJ moterų sveikata.
Pacientai nešiojo kliniškai patvirtintą laikrodį, vadinamą aktigrafu, kuris maždaug dviejų savaičių laikotarpius išmatuojo kūno judesius. Duomenys leido komandai ištraukti dienos modelius miego ilgio metu, nuo kokio laiko pacientai ėjo miegoti ir pabudo, jų judėjimas miego metu ir keli kiti kintamieji.
Pacientai taip pat baigė apklausas apie savo miego įpročius. Warneris ir Zhao sujungė du duomenų šaltinius ir prijungė juos prie mašinų mokymosi modelių, kad sužinotų miego modelių poveikį priešlaikiniam gimdymui.
„Mes nustatėme, kad miego matai yra tinkamai numatantys priešlaikinį gimdymą“, – teigė Warneris. „Miego modelių kintamumas paprastai būna stipresnis priešlaikinio gimimo prognozė nei vidutinė miego metrika, o pastovus miegas yra svarbesnis, nei vidutiniškai miegoti.”
„Lu“ laboratorija ištyrė nešiojamų prietaisų duomenis apie įvairius klausimus, įskaitant „Covid-19“ kontaktų sekimą, numatant chirurginius rezultatus ir aptikti depresiją bei nerimą.
„Neapdoroti nešiojamų duomenų duomenys gali būti labai nepatogūs, tačiau naudojant sveiką statistinių metodų, AI (dirbtinio intelekto) ir klinikinių žinių derinį, tyrėjai gali išgauti svarbias klinikines įžvalgas“, – sakė Lu, kuris taip pat yra universiteto AI direktorius sveikatos institutui. „Tada AI mokslininkai ir gydytojai dirba kartu, kad iš šių labai sudėtingų duomenų iš realaus pasaulio gautų įžvalgų ir gautų prasmingų įžvalgų.”
Zhao teigė, kad jų modeliai buvo sąmoningai paprasti ir ieškojo kliniškai reikšmingų asociacijų rezultatų.
„Mūsų modelis rodo, kad mašininio mokymosi modelis yra geresnis nei statistinis modelis“,-sakė Zhao, kuris taip pat yra reprodukcinių sveikatos mokslų centro narys. „Mes galime pažvelgti į atskirų kintamųjų svarbą: kiek šis kintamasis prisideda prie numatomojo modelio ir kiek jis turi įtakos galutiniam rezultatui? Remiantis tuo, galimo intervencijos kryptis yra skatinti nuoseklesnį miego grafiką.”
Nors daugelis nėščių žmonių praneša apie sutrikdytą miegą, tai paprastai būna trečiąjį trimestrą, sakė Anglija. Komanda daugiausia dėmesio skyrė signalams, kol moterys buvo 20 savaičių nėščia.
„Nėra intervencijos, nes negalime numatyti, kas turės priešlaikinį gimimą“, – sakė Anglijos, Reprodukcinės sveikatos mokslų centro direktorė. „Mes tikimės, kad tai bus daug naudingiau sulaukti prognozuojančios galios moterų, kurioms kils didesnė rizika.”
Žvelgiant į ateitį, komanda planuoja patvirtinti rezultatus kitose populiacijose kituose akademiniuose medicinos centruose.
„Šis tyrimas pabrėžia inžinerijos ir akušerijos bei ginekologijos bendradarbiavimą“, – teigė Anglija. „Daugelis žmonių nemato natūralių ryšių tarp inžinerijos ir reprodukcijos srities. Tai yra dar vienas puikus būdas inžinieriams bendrauti su mūsų srities tyrėjais.”
Šiame tyrime naudojamas kodas yra „GitHub“.