西达赛奈的研究人员正在使用人工智能（AI）来减少与妊娠和分娩相关的严重健康风险，并改进某些妇科癌症的筛查。
在这一领域工作的领导者之一是母胎医学专家梅丽莎·王医生（Melissa Wong, MD），她担任妇产科的信息学和人工智能策略主任。王医生在开发和应用旨在改善孕产妇健康结果和提高妇科癌症早期检测的人工智能工具方面发挥了重要作用。
使用人工智能改善妊娠和分娩结果的一些重要成果是什么？
两项重要的研究着眼于妊娠和分娩期间的主要死因：子痫前期和产后出血。
我们知道低剂量阿司匹林可以降低发生子痫前期的风险，
梅丽莎·王医生
这是一种危险的妊娠高血压并发症，可能导致严重的疾病或死亡。黑人孕妇特别容易被忽视阿司匹林治疗。我们的研究发现，使用人工智能识别有子痫前期风险的患者——然后自动化决策过程以开具阿司匹林处方——导致适当的阿司匹林治疗增加，并消除了护理中的种族差异。
在另一项使用人工智能的应用中，我们开发了一种算法，可以帮助预测哪些患者在分娩后出现严重出血并发症的风险更高。关键在于分析患者从基础医疗条件到母亲接受的麻醉类型等各个方面的数据。下一步是看该算法是否能够实时预测出血情况并允许进行干预以挽救生命。
妇科护理中未来的人工智能用途有哪些考虑？
在妇科护理方面，我们正在进行一项研究，可能会改进用于检查宫颈癌的巴氏涂片评估。我们每周在我们的卫生系统中进行数百次巴氏涂片检查。当将结果置于患者的病史背景中时，这些结果最有意义。我们开发了一个使用ChatGPT的人工智能应用程序，它对结果进行上下文分析，产生下一步建议（如果需要的话），甚至生成一封关于结果的信件给患者。
妊娠糖尿病和妊娠期高血压是我们认为可以从人工智能干预中受益的两种状况，通过识别患者提交的数据中的趋势和模式并推荐干预措施。
在糖尿病的情况下，大约80%提交血糖监测数据的患者可能情况良好或只需要简单的胰岛素调整。但我们的糖尿病教育专家仍然需要分析所有数据，即使只有20%的患者需要直接干预，如药物或营养咨询来恢复正常。人工智能可以帮助我们专注于需要更复杂和细致支持的小部分患者，从而更快地提供帮助。
至于妊娠期间的高血压管理，这通常是患者在怀孕或产后需要学习的新技能。这也是一项复杂的技能。试图区分一个令人担忧的读数和一个需要立即联系医生的读数并不直观。一个好的人工智能模型可以在微妙的模式变化表明需要药物调整或紧急关注时发送警报。
西达赛奈在人工智能创新方面的做法是什么？
我感到非常幸运能在这里工作，不仅因为我们处于调查人工智能在各种专科和程序中应用的前沿，还因为我们以实施为目标。在美国有很多人工智能研究，但很少有超出实验室范围的。在西达赛奈，我们的目标是研究各种可能的应用，然后在我们完善和测试后“启用”它们。我们非常积极地实施我们所开发的技术，以帮助改善护理交付和患者健康。
利用人工智能进行医疗保健的主要目标是什么？
这是关于人工智能如何帮助医疗保健提供者释放他们的大脑和时间，专注于提供最佳护理。它可以成为一个出色的工具，使我们再次回到患者面前，远离那些人工智能和机器学习可以更有效、快速和准确完成的工作。
无论是在资源有限的医疗沙漠还是在学术医疗中心，最好的人工智能应用将具有民主化的影响——减少医疗不平等，并为广泛的患者群体提供更加个性化的护理。
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