综述：人工智能在产后出血预测中的应用：入门与评述

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）在产后出血（PPH）预测中的前沿进展，重点对比了逻辑回归（LR）与机器学习（ML）模型的优劣，并指出标准化预测工具对降低全球孕产妇死亡率的意义。文章强调AI可整合电子健康档案（EHR）数据，解决传统分类工具敏感性不足（如50%漏诊率7）和假阳性率高（达92%8）的痛点，同时展望了未来融合生成式AI与复杂数据类型的潜力。

　　

引言

产后出血（PPH）是全球孕产妇死亡的首要原因，其预测能力直接关乎可避免的医疗延误。美国国家孕产妇安全联盟提出的「产科出血共识包」强调四大核心领域，其中「识别与预防」明确要求标准化PPH预测工具的应用。当前预测手段分为人工填写的检查表与基于电子健康档案（EHR）的机器辅助计算两类，后者通过逻辑回归（LR）或机器学习（ML）实现，属于人工智能（AI）范畴。

背景

传统分类工具将患者分为低、中、高风险，但因纳入风险因子差异导致准确性参差。一项研究显示，近50%的出血发生在被归为低风险的人群中⁷，而增加风险因子后，高达92%的患者被划为中高风险，引发警报疲劳⁸。AI通过处理47项潜在风险因子⁹的复杂交互，成为突破预测瓶颈的关键。例如，自动化EHR数据采集的AI系统已投入临床使用¹¹。

逻辑回归

LR作为监督学习算法，通过成本函数最小化预测误差，优势在于模型透明、易解释且便于集成至EHR。但其局限在于需预设二元结局（如「PPH/无PPH」），且忽略未纳入变量的非线性关系。一项针对阴道分娩的研究中，LR甚至优于部分ML模型¹⁸，突显其在特定场景下的实用性。

机器学习

ML涵盖梯度提升（如XGBoost、LightGBM）等先进算法，通过迭代修正错误提升预测力。例如，XGBoost在两项对比研究中均超越LR^17,50。ML尤其擅长处理非线性数据，但需高昂算力支持。值得注意的是，肯尼亚与伊朗的ML模型在资源有限地区表现优异（AUC 0.76-0.99）^51,52，关键预测因子包括「农村居住」和「产前护理不足」，反映地域特异性。

文献中的AI预测模型

2025年系统评价收录的11项ML模型中，XGBoost和LightGBM表现突出。中国团队开发的模型结合宫缩曲线特征，AUC达0.80²⁰；而纽约研究采用梯度提升决策树，准确率高达0.98²⁴。但模型泛化性存疑——一项外部验证中，AUC从0.93骤降至0.57⁵⁴，提示需警惕过拟合。

未来方向

研究者建议转向预测更严重的PPH表型（如需输血者），并探索生成式AI与多模态数据（超声图像、胎心监护）的结合。地理验证工具包的开发或可解决模型普适性问题，而临床转化需证明预测能切实改善结局，例如通过高危患者分级管理。

结论

从临床经验到AI驱动的量化风险评估，PPH预测正经历革命性变革。尽管LR与ML各具优势，未来五年内，嵌入EHR的AI决策支持系统有望成为标准实践。但最终目标应是证明：更好的预测能挽救更多生命。