Towards an educational tool for supporting neonatologists in the delivery room

要約

最近では、いくつかの要因により、出生時に乳児が安定化や蘇生処置を必要とするリスクが高まる可能性があるという証拠があります。
ただし、この危険因子は完全にはわかっておらず、高リスクの状況を予測するための普遍的に適用可能なモデルはまだ利用できません。
これらの制限と、出産時に蘇生が必要になるのはまれな出来事であるという事実の両方を考慮すると、分娩室で新生児の世話を担当する医療従事者の定期的なトレーニングが義務付けられています。
この論文では、実際のデータから危険因子とその出産イベントへの影響を特定するための機械学習アプローチを提案します。これは、担当者が知識を徐々に増やし、更新するために使用できます。
私たちの最終目標は、認識率を向上させ、高リスク患者に対する適切な介入の計画を立てることができる、ユーザーフレンドリーなモバイルアプリケーションを設計することです。

要約(オリジナル)

Nowadays, there is evidence that several factors may increase the risk, for an infant, to require stabilisation or resuscitation manoeuvres at birth. However, this risk factors are not completely known, and a universally applicable model for predicting high-risk situations is not available yet. Considering both these limitations and the fact that the need for resuscitation at birth is a rare event, periodic training of the healthcare personnel responsible for newborn caring in the delivery room is mandatory. In this paper, we propose a machine learning approach for identifying risk factors and their impact on the birth event from real data, which can be used by personnel to progressively increase and update their knowledge. Our final goal will be the one of designing a user-friendly mobile application, able to improve the recognition rate and the planning of the appropriate interventions on high-risk patients.

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