As mulheres em trabalho de parto
são constantemente avaliadas acerca da dilatação do colo do útero. Esta é
uma medida essencial na assistência ao parto, pois ajuda os obstetras a prever
a probabilidade de um parto vaginal em um determinado período de tempo. O
problema é que a dilatação cervical no trabalho de parto varia de pessoa para
pessoa e muitos fatores importantes podem determinar o curso do trabalho de
parto.
Agora, pesquisadores da Mayo Clinic, nos Estados
Unidos, descobriram que o uso de algoritmos de inteligência artificial
(IA) para analisar padrões de mudanças em parâmetros de mulheres em trabalho de
parto pode ajudar a identificar se um parto vaginal ocorrerá com bons
resultados para a mãe e o bebê. Os resultados foram publicados na
revista PLOS ONE.
No estudo, os cientistas se basearam em informações presentes no Consortium on Safe
Labor - um grande banco de dados de características de gravidez e
parto de centros médicos em todo o país
-do Instituto Nacional de
Saúde Infantil e Desenvolvimento Humano Eunice Kennedy Shriver. Eles
examinaram mais de setecentos fatores clínicos e obstétricos em 66.586 partos
desde o momento da admissão da mulher e durante a progressão do trabalho.
O modelo de previsão de risco
consistia em dados conhecidos no momento da admissão, incluindo características
basais, a avaliação clínica mais recente da parturiente e também o progresso
cumulativo do trabalho de parto desde a admissão. Os pesquisadores
explicam que os modelos podem oferecer uma alternativa aos gráficos de parto
convencionais e promover a individualização das decisões clínicas usando as
características basais e do parto de cada paciente.
Os autores também esperam que o uso
da IA no trabalho de parto possa reduzir não somente os riscos e eventos
adversos, mas também os custos associados à morbidade materna, estimados em
mais de US$ 30 bilhões nos Estados Unidos.
De acordo com os pesquisadores, os
resultados do estudo não podem ser convertidos em um gráfico de parto impresso
devido à complexidade dos algoritmos, mas um aplicativo digital está sendo
desenvolvido para permitir o uso clínico da ferramenta baseada em
machine-learning. Por fim, eles reconhecem que mais estudos são necessários
para utilizar a inteligência artificial para ajudar os profissionais a cuidar
de pacientes grávidas e identificar riscos relacionados ao parto.
Referência
Shazly SA, Borah BJ, Ngufor CG, Torbenson VE, Theiler RN, Famuyide
AO. Impact of labor characteristics on maternal and neonatal outcomes of labor:
A machine-learning model. PLoS One. 2022 Aug 22;17(8):e0273178. doi:
10.1371/journal.pone.0273178. PMID: 35994474; PMCID: PMC9394788. Disponível em https://journals.plos.org/
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