研究人员利用深度学习开发了一种新模型，最早可以在怀孕31 周时预测早产。

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早产是指婴儿在妊娠 37 周之前出生，影响全世界近 10% 的妊娠，而且早产率正在上升。

圣路易斯华盛顿大学的研究小组通过分析怀孕期间的电活动开发了该模型。

“我们的方法使用子宫电图测量和妊娠第 31 周左右获得的临床信息来预测早产，其性能与用于检测有早产症状的女性即将临产的临床标准相当，”普雷斯顿·M·格林电气与系统工程系，。

为了设计他们的方法，研究小组使用了子宫电图 (EHG) 的测量结果——一种通过放置在腹部的电极检测子宫电活动的无创技术，以及来自两个公共数据库的临床信息，例如年龄、孕龄、体重和体重。妊娠早期或中期出血。

他们利用对 159 名妊娠至少 26 周的孕妇进行的 30 分钟 EHG 数据训练了深度学习模型。

一些录音是在定期检查期间获得的，而另一些录音是从因早产症状住院的母亲那里记录的。根据发表在 PLoS One 杂志上的研究结果，在所有女性中，近 19% 的人早产。

在他们的研究中，研究小组发现 EHG 测量的各个组成部分都有助于他们模型的预测。EHG 测量的较高频率成分更能预测早产。

他们还发现，他们的模型可以有效地预测较短的 EHG 记录，这可以使该模型更易于使用，在临床环境中更具成本效益，并且可能在家庭环境中使用。

“早产是一种异常的生理状况，而不仅仅是碰巧提前结束的妊娠，”内霍拉伊说。

“因此，我们可以预期，生理测量(例如 EHG 记录)可能会显示出早产或足月分娩的妊娠之间的二分性，而不是与分娩时胎龄相关的连续特征所显示的二分性。”

展望未来，研究人员计划开发一种设备来记录 EHG 测量结果，并从更大的孕妇群体中收集数据，以改进他们的方法并验证结果。