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在全球，每年约有53万新生儿死亡和140万新生儿缺缺氧脑病与胎儿缺氧有关。长期以来，临床通过胎心监护来预测产时胎儿缺氧，但这法依赖医生经验判断，存在定的局限。近日，中山大学附属医院妇产科主任刘斌主任医师团队，研发了个胎心监护人工智能预测模型，并且在过万份的“人机大战”答卷验证中证明，该模型判断的准确已越人类。

据刘斌教授介绍，胎儿缺氧是分娩过程中的危急状况。目前，产科医生主要通过分析胎心监护曲线上的基线、变异、加速、减速等特征来判断胎儿是否缺氧，但人眼判读存在定局限。近年来大兴安岭橡塑专用胶，逐渐有研究开始采用人工智能法进行胎监判读和胎儿缺氧的预测，但也存在些问题：是缺乏大规模的人机比较，法证实法优越；二是法不具备可解释，限制了临床可信度。

为解决上述临床“痛点”，由中山院刘斌团队牵头，联广州市妇女儿童医学中心、三明市医院，构建了20780例胎监大数据队列，研发了基于多种度学习法训练的胎心监护人工智能预测模型。为了证实该模型的表现，PVC管道管件粘结胶研究团队通过线上平台，组织来自全国的妇产科医师和助产士进行胎监判读并与模型比较，共形成10571份胎监判读答卷。比较结果显示，模型取得了AUC（0.789 vs 0.715）、F1值（0.651 vs 0.550）和敏感（0.872 vs 0.512）。

对医学而言，个模型的可靠不仅取决于预测的准确大兴安岭橡塑专用胶，在于其判断依据是否有坚实的医学知识作为支撑，即“知其然，须知其所以然”。研究团队对度学习模型进行了可解释分析，发现模型通过度学习定位的“热点区域”是胎心变异减速、延长减速等临床公认的与胎儿缺氧密切相关的特征。

该模型相关研究以“Artificial Intelligence Based Prediction of Fetal Hypoxia: A Multicenter Model Development and Nationwide AI-Human Comparison”为题，发表于知名期刊BMC Medicine（IF:8.3，中科院区）。刘斌教授表示，下步将对模型进行整优化，并开展前瞻临床研究，尽早投入临床使用。

采写：南都N记者 诗琪 通讯员 梁嘉韵

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