2023年2月17日星期五(HealthDay新闻)——根据2月15日发表在《科学转化医学》杂志上的一项研究，一种基于电子健康记录(EHRs)数据的多任务深度学习模型可以预测新生儿结局。
加州斯坦福大学医学院的Davide De Francesco博士及其同事提出了一项基于深度学习模型的新生儿不良新生儿结局的纵向风险评估，该模型使用电子病历预测一系列从受孕前不久开始到出生后几个月结束的结局。研究人员在2014年至2018年期间分娩了22104对母婴。使用孕产妇和新生儿ehr训练多输入多任务深度学习模型，以预测24个新生儿结局。该模型使用2019年至2020年9月分娩的10205对母婴对进行了验证。
研究人员发现，24个新生儿结局中的10个，分娩时接受者工作特征曲线下的面积超过0.9;对于另外7个结果，他们在0.8到0.9之间。在一项全面的关联分析中，确定了各种孕产妇和新生儿特征与特定新生儿结局之间的多个已知关联。
一位合著者在一份声明中说:“这是一种思考早产的新方式，将重点放在新生儿的个人健康因素上，而不是只关注他们出生的时间。”
几位作者披露了与生物制药行业的财务联系。
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