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経膣分娩における分娩後出血の予測を行う機械学習モデル

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経膣分娩における分娩後出血の予測を行う機械学習モデル

分娩後出血は時に致命的であり、特に発展途上国では妊産婦死亡率の主要な原因の一つとなっているものの、従来の技術では分娩後出血の予測を正確に行うことが困難である。この課題を克服するために、中国の研究チームはSHapley Additive exPlanations分析(SHAP分析)を機械学習モデルに統合し、経膣分娩における分娩後出血のリスク予測モデルを開発した。 BMC Pregnancy and Childbirthに発表された同研究では、2018年から2023年までの間に、中国北東部の3つの3次病院で経膣分娩を行った2万4833人を対象とした。患者情報・既往歴・分娩プロセス・新生児所見など...

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