Modelo de aprendizado de máquina prevê com precisão mulheres grávidas em risco de pré-eclâmpsia

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Por Lori Solomon HealthDay Reporter

Revisado clinicamente por Judith Stewart, BPharm. Última atualização em 12 de março de 2026.

via HealthDay

QUINTA-FEIRA, 12 de março de 2026 — Um modelo de aprendizado de máquina baseado em dados de registros eletrônicos de saúde pode fornecer previsões atualizadas do risco de pré-eclâmpsia, de acordo com um estudo publicado on-line em 6 de março no JAMA Network Open.

Haoyang Li, Ph.D., da Weill Cornell Medicine na cidade de Nova York, e colegas usaram dados longitudinais de registros eletrônicos de saúde (58.839 gestações) para desenvolver e validar um modelo de aprendizado de máquina para previsão dinâmica e de curto prazo. do início da pré-eclâmpsia.

Os pesquisadores descobriram que os indivíduos que desenvolveram pré-eclâmpsia eram mais velhos (idade média, 33,0 a 35,0 versus 31,0 a 34,0 anos em todas as coortes) e mais frequentemente negros (variação de 14,8 a 41,8 por cento versus 6,5 a 21,8 por cento). O desempenho preditivo aumentou com a idade gestacional (de 28 a 34 semanas de gestação), com pico às 34 semanas de gestação (áreas sob as curvas receiver Operating Characteristic, 0,863 no treinamento e 0,808 a 0,834 na validação). Os valores preditivos positivos também aumentaram de 28 semanas (0,001 para 0,002) e atingiram o pico em 36 semanas (0,046 para 0,057). Os valores preditivos negativos foram >0,993. O preditor mais informativo foi a pressão arterial, enquanto as medidas laboratoriais (albumina, fosfatase alcalina e índices hematológicos) contribuíram para uma gestação mais precoce, e os fatores demográficos e obstétricos mostraram mais importância posteriormente. "Estes resultados sugerem que esta abordagem proporcionou oportunidades para uma intervenção precoce e seria adaptável a diversos ambientes de cuidados de saúde."

Vários autores revelaram vínculos com a indústria biofarmacêutica.

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Fonte: HealthDay

Postou : 2026-03-13 01:48

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