AI ในด้านสูติศาสตร์และการติดตามทารกในครรภ์

Cardiotocography (CTG) บันทึกอัตราการเต้นของหัวใจของทารกในครรภ์และการหดตัวของมดลูก แพทย์จะพิจารณาอัตราพื้นฐาน ความแปรปรวน ความเร่ง และการชะลอตัว ปัญหาคือผู้เชี่ยวชาญมักไม่เห็นด้วยกับร่องรอยเดียวกัน และ CTG มีอัตราผลบวกลวงสูง ซึ่งมีส่วนช่วยในการแทรกแซง เช่น การผ่าตัดคลอดฉุกเฉิน การวิเคราะห์ด้วยคอมพิวเตอร์ไม่ใช่เรื่องใหม่ เกณฑ์ของ Dawes-Redman ซึ่งพัฒนาขึ้นที่ Oxford ถูกนำมาใช้มานานแล้วในการวิเคราะห์ CTG ของการฝากครรภ์ด้วยซอฟต์แวร์ตามกฎ ในด้านแรงงาน โครงการทดลองใช้ UK INFANT ซึ่งเผยแพร่ในปี 2560 กับผู้หญิงประมาณ 46,000 คน ได้ทดสอบซอฟต์แวร์สนับสนุนการตัดสินใจที่แจ้งเตือนพนักงานเกี่ยวกับรูปแบบ CTG พบว่าผลลัพธ์ของทารกแรกเกิดที่ไม่ดีดีขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับการดูแลตามปกติ ผลลัพธ์ดังกล่าวคือการเตือนไม่ให้สันนิษฐานว่าการตีความอัตโนมัติช่วยปรับปรุงการดูแล การวิจัยใหม่ๆ รวมถึงงานการเรียนรู้ของเครื่องที่ Oxford พยายามเรียนรู้รูปแบบจากแหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่เชื่อมโยงกับผลลัพธ์ แทนที่จะเข้ารหัสกฎที่มีอยู่ ความช่วยเหลืออัลตราซาวนด์ประสบความสำเร็จอย่างเห็นได้ชัดมากขึ้น ผู้ผลิตได้เพิ่มคุณสมบัติที่จดจำมุมมองมาตรฐาน วางคาลิปเปอร์วัด และตรวจสอบคุณภาพของภาพ นักวิจัยยังแสดงให้เห็นว่า AI สามารถประมาณอายุครรภ์และตำแหน่งของทารกในครรภ์ได้จากการกวาดล้างโดยผู้ที่ไม่ได้รับการฝึกการตรวจด้วยคลื่นเสียงความถี่สูง ซึ่งสามารถช่วยในกรณีที่ช่างภาพตรวจด้วยคลื่นเสียงความถี่สูงที่ผ่านการฝึกอบรมขาดแคลน การทำนายความเสี่ยงของภาวะครรภ์เป็นพิษมักเรียกกันว่า AI แต่แนวทางที่ดีที่สุดจาก Fetal Medicine Foundation นั้นเป็นแบบจำลองเชิงสถิติที่แข่งขันกันด้านความเสี่ยง ซึ่งผสมผสานปัจจัยของมารดา ความดันเลือดแดงเฉลี่ย ดัชนีการเต้นของหัวใจของหลอดเลือดแดงมดลูก และปัจจัยการเจริญเติบโตของรก การทดลอง ASPRE แสดงให้เห็นว่าการคัดกรองด้วยแบบจำลองนี้และการให้แอสไพรินแก่สตรีที่มีความเสี่ยงสูงช่วยลดภาวะครรภ์เป็นพิษก่อนกำหนดได้อย่างมาก กำลังศึกษาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้บันทึกสุขภาพเป็นส่วนเพิ่มเติม ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยคือ AI สามารถบอกได้ว่าเมื่อใดที่ทารกมีความทุกข์ได้ดีกว่าพยาบาลผดุงครรภ์ หลักฐานปัจจุบันไม่ได้แสดงว่าสำหรับ CTG แรงงาน