利用大数据拯救婴儿

虽然支气管肺发育不良(BPD)——一种影响新生儿的慢性肺部疾病——是早产最常见的并发症，但它仍然难以诊断和治疗。来自阿根廷布宜诺斯艾利斯Fundación INFANT和俄克拉荷马大学健康科学中心的研究人员希望利用机器学习来解决这些困难，为BPD早产儿的临床护理提供信息。该团队将在美国生理学会(APS) 2021年实验生物学年会上以虚拟方式展示他们的工作。

BPD影响20%到40%的出生体重低于3磅4盎司(1500克)的婴儿。它通常在五岁时消退，但可以延续到成年。患有BPD的婴儿面临长时间的住院治疗，并有发育迟缓和发育迟缓的风险心脏衰竭．

研究小组提出了一种算法与纵向临床信息的大数据集早产儿，计算机将其分为三个集群。然后，他们用第二个具有可比人口统计特征的数据集来展示训练过的算法。在这一组中，计算机能够比应用标准BPD诊断类别更好地预测共病和再住院。

通过更准确地调整不同疾病严重程度对应的生物特征，这些发现可以更好地理解BPD的潜在原因。它们还可以帮助临床医生更早、更准确地诊断BPD，从而实现个性化治疗。

通讯作者、医学博士加斯顿·奥夫曼(Gaston Ofman)说，下一步是“实时实施我们的分析，并指导医护人员对早产儿的日常护理。”