融合科学智算的高危产妇妊娠结果评估模型及其应用研究

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中文摘要：高危产妇相较于普通孕妇,面临更高的妊娠不良结局风险,这些风险不仅关系到孕妇及新生儿的生命安全,还可能对产妇的产后恢复和婴儿的长期健康产生深远影响.因此,本研究旨在通过分析高危产妇早期产检中收集到的生理数据,预测新生儿的健康状况,探究高危产妇产检指标和妊娠结果之间的关系.本文设计了一套全面的数据处理流程,并构建了一个基于注意力机制的深度学习模型.该模型融合了分类数据编码、样本间注意力机制、交叉注意力机制等优化方法,以提升模型对复杂数据的建模能力.本文对2014年至2023年间收集的180万例产妇产检数据进行了分析,其中包括占比53.88％的高危产妇,评估新生儿的五项关键健康指标—早产、胎儿死亡、畸形、低体重儿和巨大儿.本文设计的高危产妇模型对这五项指标的AUC分别能达到67.10％、54.96％、52.75％、71.29％和59.99％.本文的模型能够帮助孕妇为分娩做好更充分的准备,减少不良妊娠结局的发生,还能够辅助医生作出更精准的临床决策,采取相应的监护措施,从而降低高危产妇的妊娠风险.

作者：

谢子勋、陈億龙、宋维、王志强、卿桦、曹望楠、李春荣、刘峥、仉尚航

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作者单位：

北京大学计算机学院,北京 100871

多媒体信息处理全国重点实验室,北京100871

北京大学软件与微电子学院,北京 100871

成都市卫生健康委员会,成都 610096

成都市新津区妇幼保健院,成都 611430

成都市金堂县妇幼保健院,成都 610499

北京大学公共卫生学院,北京 100191

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关键词：

深度学习高危产妇表格数据分类多任务学习注意力机制妊娠结果评估

出版年：

2024

DOI：

10.16453/j.2096-5036.202448

人工智能

ISSN：2096-5036

年,卷(期)：2024.(5)