人工智能模型在产科分娩方式预测中的应用与临床价值

为解决分娩方式预测的临床难题，研究人员基于16,651例妊娠电子健康记录(EHRs)，采用XGBoost等5种AI算法构建预测模型。结果显示AdaBoost和XGBoost表现最优（ROC-AUC达90%），并识别出孕龄、2hPG等关键预测因子，为产前咨询提供数据支持。

　　

在产科临床实践中，准确预测分娩方式（阴道分娩或剖宫产）对优化产前咨询、降低母婴并发症至关重要。然而，传统预测方法依赖医生经验，存在主观性强、变量考量有限等问题。随着全球剖宫产率持续攀升（部分国家超过50%），开发客观预测工具成为迫切需求。

伦敦圣玛丽医院的研究团队利用2016-2019年间16,651例妊娠的电子健康记录(EHRs)，采用机器学习技术构建预测模型。研究排除辅助阴道分娩和择期剖宫产病例，聚焦12,639例阴道分娩和4,012例紧急剖宫产的对照分析。通过特征工程从92个产前变量中筛选关键指标，比较XGBoost、AdaBoost等5种算法的预测效能。

关键技术包括：1）基于CERNER系统的EHR数据挖掘；2）特征重要性分析（Pearson相关系数）；3）三层次特征集验证（全特征92维/相关特征34维/核心特征10维）；4）网格搜索优化超参数。

实验结果
4.1 主要发现
AdaBoost和XGBoost表现最优，在测试集上ROC-AUC达0.90，准确率89%。即使仅用10个核心特征，模型性能仍保持85%以上，展现强鲁棒性。

4.2 特征重要性分析
孕产妇年龄、孕次(gravida)、身高位列前三。值得注意的是，口服糖耐量试验(OGTT)的2小时血糖值(2hPG)预测价值超过妊娠期糖尿病(GDM)诊断本身，提示亚临床糖代谢异常的影响。

4.3 与既往模型对比
相较依赖产时数据的预测系统（如Guedalia等基于宫颈扩张的模型），本研究仅用产前数据即实现相当精度，更适用于早期临床决策。

4.4 临床意义
模型可提前识别剖宫产高风险人群，优化手术资源配置。例如：高龄产妇（≥35岁）的剖宫产概率达年轻产妇的2.3倍；身高<160cm孕妇因骨盆因素剖宫产风险增加67%。

4.5 局限性
未纳入器械助产数据，且单中心数据可能影响泛化性。

这项发表于《Journal of Gynecology Obstetrics and Human Reproduction》的研究，首次证实AI模型仅凭产前常规数据即可高精度预测分娩方式。其创新性在于：1）揭示2hPG等非传统指标的预测价值；2）开发可整合到门诊EHR系统的决策支持工具。未来结合超声参数、可穿戴设备数据，有望进一步提升预测效能，推动精准产科发展。