تحليل جديد يساعد في التنبؤ بعوامل الخطر المرتبطة بالحمل.. ما هو؟

اكتشف تحليل جديد قائم على الذكاء الاصطناعي لحوالي 10 آلاف حالة حمل مجموعات لم يتم تحديدها سابقًا من عوامل الخطر المرتبطة بنتائج الحمل السلبية الخطيرة، بما في ذلك ولادة جنين ميت.

ووجدت الدراسة أيضًا أنه قد يكون هناك فرق يصل إلى 10 أضعاف في المخاطر بالنسبة للرضع الذين يتلقون حاليًا العلاج بنفس الطريقة بموجب المبادئ التوجيهية السريرية.

وقال الدكتور ناثان بلو، المؤلف الرئيسي للدراسة، إن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي أنشأه الباحثون ساعد في تحديد مجموعة "غير متوقعة حقًا" من العوامل المرتبطة بارتفاع المخاطر، وأن النموذج هو خطوة مهمة نحو تقييم المخاطر ورعاية الحمل بشكل أكثر تخصيصًا.

نشرت النتائج الجديدة في مجلة BMC للحمل والولادة.

مخاطر غير متوقعة

بدأ الباحثون بمجموعة بيانات موجودة تضم 9558 حالة حمل على مستوى البلاد، والتي تضمنت معلومات عن الخصائص الاجتماعية والجسدية التي تتراوح من مستوى الدعم الاجتماعي للحوامل إلى ضغط الدم والتاريخ الطبي ووزن الجنين، فضلًا عن نتيجة كل حمل. وباستخدام الذكاء الاصطناعي للبحث عن أنماط في البيانات، حددوا مجموعات جديدة من الخصائص الأمومية والجنينية المرتبطة بنتائج الحمل غير الصحية مثل ولادة جنين ميت.

عادة، تكون الأجنة الإناث معرضة لخطر أقل قليلًا للإصابة بمضاعفات مقارنة بالأجنة الذكور، وهو تأثير صغير ولكنه راسخ. لكن فريق البحث وجد أنه إذا كانت المرأة الحامل تعاني من مرض السكري مسبقًا، فإن الأجنة الإناث معرضة لخطر أعلى من الذكور.

وقال بلو إن هذا النمط الذي لم يتم اكتشافه من قبل يظهر أن نموذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد الباحثين على تعلم أشياء جديدة حول صحة الحمل.

وأضاف: "لقد اكتشف شيئًا يمكن استخدامه لإبلاغ المخاطر التي لم يكن حتى دماغ الطبيب المرن والخبير قادرًا على التعرف عليها".

كان الباحثون مهتمين بشكل خاص بتطوير تقديرات أفضل للمخاطر بالنسبة للأجنة في أدنى 10% من حيث الوزن، ولكن ليس أدنى 3%. هؤلاء الأطفال صغار بما يكفي ليكونوا مثيرين للقلق، لكنهم كبار بما يكفي ليكونوا أصحاء تمامًا عادةً.

إن تحديد أفضل مسار للعمل في هذه الحالات أمر صعب: هل يحتاج الحمل إلى مراقبة مكثفة وربما ولادة مبكرة، أم يمكن أن يستمر الحمل بشكل طبيعي إلى حد كبير؟ تنصح الإرشادات السريرية الحالية بالمراقبة الطبية المكثفة لجميع حالات الحمل هذه، والتي يمكن أن تمثل عبئًا عاطفيًا وماليًا كبيرًا.

لكن الباحثين وجدوا أن خطر حدوث حمل غير صحي داخل هذه الفئة من وزن الجنين، كان متفاوتًا على نطاق واسع، من خطر لا يزيد عن متوسط ​​الحمل إلى ما يقرب من 10 أضعاف الخطر المتوسط. وكان الخطر قائمًا على مجموعة من العوامل مثل جنس الجنين، ووجود أو غياب مرض السكري الموجود مسبقًا، ووجود أو غياب تشوه الجنين مثل عيب القلب.

وأكد بلو أن الدراسة اكتشفت فقط الارتباطات بين المتغيرات ولم تقدم معلومات حول الأسباب الحقيقية للنتائج السلبية.

وقال بلو إن النطاق الواسع للمخاطر مدعوم بحدس الطبيب؛ إذ يدرك الأطباء ذوو الخبرة أن العديد من الأجنة منخفضة الوزن تتمتع بصحة جيدة وسوف يستخدمون العديد من العوامل الإضافية لإصدار أحكام فردية حول المخاطر والعلاج، لكن أداة تقييم المخاطر التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكن أن توفر مزايا مهمة مقارنة بمثل هذه "الفحوصات المعوية"، حيث تساعد الأطباء على تقديم توصيات مستنيرة وقابلة للتكرار وعادلة.

ولا يزال الباحثون بحاجة إلى اختبار نموذجهم والتحقق من صحته في مجموعات سكانية جديدة للتأكد من قدرته على التنبؤ بالمخاطر في المواقف الحقيقية، لكن الدكتور بلو يأمل في أن يساعد نموذج قابل للتفسير قائم على الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف في تخصيص تقييم المخاطر والعلاج أثناء الحمل.

وقال بلو: "إن نماذج الذكاء الاصطناعي قادرة على تقدير المخاطر الخاصة بسياق شخص معين، ويمكنها القيام بذلك بشفافية وقابلية للتكرار، وهو ما لا تستطيع أدمغتنا القيام به. وهذا النوع من القدرة من شأنه أن يحدث تحولا كبيرا في مجالنا".