人工智能在改善不良怀孕结果中的作用:全面审查和考虑伦理问题

科学领域:

• 产科和妇科 产科和妇科
• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 怀孕不良结果 (APO) 对孕妇构成重大健康风险,并可能致命.
• APO包括诸如高血压疾病,妊娠糖尿病,早产和胎儿生长限制等疾病.
• 通过先进技术改善产前护理对于减轻这些风险至关重要.

研究的目的:

• 调查人工智能 (AI) 在提高不良妊娠结果 (APO) 的预测和管理方面的实用性.
• 评估AI在个性化产前护理,支持临床决策和改善监测方面的作用.
• 确定与人工智能在产科应用相关的伦理考虑.

主要方法:

• 对2020年至2024年间发表的同行评审文章进行了范围审查.
• 在PubMed,Web of Science和Scopus数据库中进行了搜索,仅限于英语语言和人文研究.
• 如果这些研究描述了AI在改进APOs中的使用,并解决了伦理问题,就会被纳入;系统性审查和灰色文献被排除在外.

主要成果:

• 五项研究符合纳入标准,重点关注早产,妊娠高血压疾病和妊娠期糖尿病.
• 机器学习模型,包括极端梯度增强 (XGBoost) 和随机森林 (RF),证明了改善产前护理的潜力.
• 确定的主要伦理挑战包括算法偏见,缺乏透明度和监管监督的需要.

结论:

• 人工智能工具可以通过预测产科并发症来增强产前护理,但伦理考虑和透明度至关重要.
• 人工智能的整合应该支持,而不是取代临床医生的作用,强调医疗保健中的同情心和人性化.
• 灵活的培训和严格的立法是必要的,以确保人工智能在产科的安全和公平使用.