犹他大学健康学院的研究人员利用人工智能发现了之前未被识别的与严重妊娠结局（包括死胎）相关的风险因素组合。这项研究由妇产科母胎医学助理教授Nathan Blue博士领导，研究结果揭示了一个有趣的发现：如果孕妇本身患有糖尿病，这会使女性胎儿比男性胎儿面临更高的并发症风险。
“这是一个非常意外的发现，我无法确切解释原因，但有其他研究正在探讨不同性别婴儿受血糖影响的方式，”Blue博士说。
该研究涵盖了全国近10,000例妊娠，还展示了母亲和胎儿特征组合与死胎之间的关联。对于体重位于最低10%但不在最低3%的婴儿，不健康的结局风险从与普通妊娠相同到几乎是普通妊娠的十倍不等，具体取决于多种因素，如婴儿性别、母亲是否有糖尿病以及胎儿是否存在心脏缺陷等异常情况。
“我们进行了所有的病史记录和测试，但存在许多复杂的因素，即使是最优秀的临床医生也可能无法精确量化他们最终决策的依据，”Blue博士表示。
偏见、情绪和睡眠不足可能会微妙地影响判断，因此他认为“可解释的人工智能”是一个重要工具，可以提供估计的风险。“基于人工智能的预测模型是透明的，你可以看到它是如何得出结论的。我们可以告诉患者这可能是一个非常严重的问题，或者它也可能什么都不是，一切都会顺利。这可能会引起情感和经济上的压力，有时甚至毫无必要。因此，我们着手使用新方法来识别这些风险。”
Blue博士指出，人工智能模型可以提供超越医生建议的重要优势。过去三年中收集的所有信息令人兴奋，因为它表明人工智能模型可以帮助研究人员更多地了解妊娠健康。
他补充说，评估妊娠风险涉及考虑大量变量，如超声波数据和母亲健康状况。这些变量可以加权以做出针对每个个体的决策。
尽管研究已经结束，但Blue博士表示研究人员将继续测试新的人群。“在本州，大约每175次妊娠中有一次以死胎告终，”他说。“这种情况比人们想象的更频繁。我认为这不仅仅是关于这项研究的重点，更重要的是，人们需要知道每一项妊娠都有死胎的风险，参加所有产前检查并与医生讨论你的风险非常重要，这样医生才能尽最大努力确保你有一个健康、快乐的结果。”
虽然这项研究只能检测变量之间的相关性，而不能提供负面结果的实际原因，但Blue博士认为这不应该让医疗工作者感到恐慌，而应该被视为一个伟大的助手。
“很多人问这是否会取代或夺走我们的工作，这是一个可以理解的问题，但我认为重要的是要考虑到医生或临床医生借助这种工具可以改善我们照顾患者的方式，使他们获得最健康的结局，”他说。“人工智能模型可以估算特定于某个人的具体风险，并且可以透明和可重复地进行，这是我们的大脑无法做到的。”
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