Искусственный интеллект на страже материнского здоровья: разработан способ ранней диагностики послеродового ПТСР

Исследователи разработали инновационный подход с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения признаков послеродового посттравматического стрессового расстройства (ПТСР) путем анализа кратких повествовательных описаний пациентов.

Финансируемое Национальным институтом здоровья и опубликованное в Scientific Reports исследование представляет собой значительный прогресс в выявлении и, возможно, решении этой распространенной проблемы. Послеродовой ПТСР ежегодно затрагивает примерно 8 миллионов человек по всему миру, однако текущие методы диагностики в значительной степени опираются на затратные оценки врачей.

Путем использования технологии ИИ исследовательская группа успешно обучила модель распознавать ключевые признаки послеродового ПТСР в повествовательных описаниях пациентов. Этот подход не только оптимизирует процесс скрининга, но также обещает выявить людей с риском из различных социальных и культурных групп, с возможностью дальнейших улучшений за счет включения медицинских записей и более широких данных о родовом опыте.

Импликации этого прорыва выходят за рамки эффективной диагностики. Раннее выявление послеродового ПТСР облегчает своевременное вмешательство, смягчая его негативные последствия на кормление грудью, связь между мамой и ребенком и психическое здоровье.

Более того, обращаясь к неравенствам в доступе к медицинской помощи, метод скрининга, основанный на ИИ, может стать ключевым инструментом в продвижении материнского благополучия среди различных социальных, расовых и этнических групп.

Под руководством Шарон Декель, доктора философии из Массачусетского общественного госпиталя и медицинской школы Гарварда, при сотрудничестве с Алоном Барталом, доктором философии из Университета Бар-Илана, исследование подчеркивает трансформационное воздействие междисциплинарных исследований в здравоохранении. Эта инициатива представляет собой значительный шаг в направлении повышения доступности и справедливости диагностики