人工智能如何帮助拯救高危孕妇的生命

怀孕对准父母来说是一个非常特殊的时期。虽然大多数妇女怀孕时没有并发症，但有些怀孕是高风险的，密切监测胎儿对于避免并发症甚至死亡至关重要。不幸的是，目前的胎儿监测方案已被证明不足以准确检测胎儿窘迫和防止不良的围产期结局。在她的研究中，博士生Eleni Fotiadou开发了一种用于胎儿监测的替代方法，称为胎儿心电图，并实现了对其他现有方法的改进，这可以帮助该技术在临床实践中的推广。

胎心率的监测被广泛用于评估胎儿在怀孕和分娩期间的状况。目前，大多数医院都使用超声波技术来做到这一点。这项技术的问题是，在肥胖患者或母亲或胎儿运动的情况下，胎儿心率测量的质量显著降低。

噪音

胎儿心率也可以通过胎儿心电图来测量。在母体腹部放置电极贴片。与超声不同，该方法适用于肥胖患者和长期监测。然而，腹部电极测量胎儿心电图(ECG)与许多其他信号和噪声。

在电气工程系生物医学诊断实验室工作的Fotiadou说:“分离信号并不是一项简单的任务。”“为此使用了复杂的信号处理方法，但我们用这些方法获得的胎儿心电图信号仍然非常嘈杂，因此几乎不可能可靠地评估胎儿心率。”

“我相信这就是为什么只有少数基于胎儿心电图的设备在市场上可用的主要原因。胎儿心电图要在医院成功应用，检测胎儿心率的方法必须显著改进。”

由于一些破坏胎儿心电信号的噪声是复杂的，具有未知的特征，研究人员探索了使用深度学习来发现数据中的隐藏模式。通过这种方式，她获得了比最先进的信号处理方法更准确和可靠的胎儿心率估计。

波形

不幸的是，即使在有可靠心率的情况下，产科医生也不能总是得出诊断结论，甚至经常不同意。因此，辅助诊断措施往往是必要的，分析胎儿心电图波形可能是其中之一。胎儿心电图波形包含有关缺氧、先天性心脏病和心律失常的重要信息。

然而，到目前为止，只有通过头皮电极侵入性获取胎儿心电图时，才能分析胎儿心电图波形。这只能在分娩期间进行，而且有风险。理想情况下，人们希望使用从母亲腹部测量的ECG信号的波形分析作为补充测量。不幸的是，由于无创胎儿心电信号中存在噪声，目前这是不可能的。

在她的博士研究中，Fotiadou专注于提高胎儿心电信号的质量，并取得了显著的质量改进，有可能实现对非侵入性胎儿心电信号的所需波形分析。

无创胎儿心电图可支持临床决策和辅助诊断胎儿窘迫而且心异常。像本文中所实现的技术的改进是必要的，这样技术才能充分发挥其潜力。