产前监测技术在过去十年中取得了显著进步。高分辨率超声波现在提供了前所未有的清晰度，使医生能够详细了解胎儿发育情况。同时，创新技术将以前笨重且不舒适的设备转变为更便携和用户友好的装置，提高了可及性和患者舒适度。然而，对于胎儿健康和发育的关键洞察，临床医生仍然主要依赖于传统的诊所系统和技术，如胎儿心率和宫缩监测（CTG），这些技术存在固有挑战。
当前传统系统的挑战
无应激试验（NST）用于测量母体-胎儿心率和子宫活动，一直是产前监测的核心。这通常需要使用CTG，患者需要频繁前往诊所进行监测，而这项技术自1950年代首次引入以来变化不大。众所周知，CTG需要临床工作人员频繁调整，以确保胎儿心率迹线的持续性。此外，NST给患者流量和安排带来了后勤压力和负担。最显著的是，美国妇产科医师学会建议在怀孕最后八周内每周进行一到两次NST，这会给患者带来经济、职业和个人方面的额外压力。这可能导致患者依从性差，进而导致次优的孕期管理和健康结果下降。与此同时，随着美国各地产科护理荒漠的不断扩大，加上妇产科医生和助产士的长期短缺，获得孕期护理变得越来越困难。
最近的技术进展
过去四十年来，随着远程医疗和远程患者监测的发展，越来越多的公司开始关注产前护理创新。一些公司利用现有技术（包括CTG），依靠当前的标准护理并将其引入家庭。虽然增加了一些便利性，但这些解决方案仍会受到传统系统的要求和低效问题的影响。
其他公司则着眼于采用更新的先进传感技术，如心电图（ECG）和子宫肌电图（EHG），这些技术可以克服CTG的许多固有缺点。同时，涉及多个同步可穿戴设备的新数据收集概念已经出现，进一步推动了行业发展，使提供者能够在相同数量的临床医生下扩大监测会话规模。因此，远程妊娠监测有可能通过民主化护理和提高患者依从性，大幅改善产前护理和妊娠结果。
心脏妊娠监测创新的需求
未检测到的胎儿心脏异常在围产期结果中起着重要作用。此外，鉴于孕产妇死亡率危机，更加关注孕产妇心脏健康也是改善结果的关键。然而，目前监测胎儿心脏功能的工具有限。它们只能在诊所使用如超声心动图等设备进行，然后由专家解释。随着向家庭医疗保健的一般转变，显然需要提供远程访问医疗级能力，使准妈妈们能够超越医疗机构的限制，保持依从性并获得必要的护理。
基于非侵入性ECG和心音图（PCG）等技术的远程解决方案，可以提供胎儿心脏结构和功能的详细分析，比目前可用的方法提供更完整的图像。它还可以更准确地区分母体和胎儿的心率，进一步改善高危妊娠的管理并实现更及时的干预。
保持领先
连接设备生成的大量数据可以支持临床决策并提高效率。然而，这也可能形成新的瓶颈，要求相同的有限数量的医生处理更大的工作量，需要分析的数据呈指数增长。目前已经开始开发临床决策支持系统，通过基于现有指南自动化审查过程来提高效率和工作流程。随着技术的不断进步，这些系统将利用机器学习模型进一步简化审查过程并改进临床决策。
AI的介入
人工智能已经广泛应用于许多医疗保健领域，具有显著改善产前监测的潜力。最近，通过利用基础模型，特别是训练于大量数据的大规模语言模型（LLMs），在AI方面取得了显著进展。类似的基础模型现在被应用于更多样化的数据类型，包括生理数据如ECG。一旦针对特定数据集进行校准，这些模型可以执行关键任务，如诊断甚至预测产前监测中先前无法检测到的高风险病例。
这种方法有望通过从当前的基础模型过渡到新一代领域特定模型，大幅提高医学中AI的应用，这些模型需要更小的数据集。这一新时代的AI将优先考虑最有信息量的数据，实现更精确和预测性的产前护理。
更美好的未来
从过时的诊所系统到先进的远程能力，产前监测的演变预示着一个更加可及和有效的患者中心护理的新时代。同时，引入新的远程监测能力，并结合下一代AI模型，可以解决影响产科护理的日益增长的挑战。通过持续的创新和新技术的整合，我们可以期待一个全球范围内母亲和婴儿结果得到改善的未来。
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