人工智能模型有潜力检测与分娩相关的创伤后应激障碍的风险

该计划成功地识别出了很大一部分可能患有这种疾病的参与者，并且通过进一步的改进——例如来自不同人群的医疗记录和出生经历数据的详细信息——该模型有可能识别出很大一部分处于危险之中的人。这项研究由美国国立卫生研究院资助，发表在科学报告中。

在全球范围内，CB-PTSD每年影响约800万分娩者，目前诊断CB-PTSD的做法需要医生进行评估，这既耗时又昂贵。有效的筛查方法有可能快速且廉价地识别大量可从诊断和治疗中受益的产后患者。未经治疗的CB-PTSD可能会干扰母乳喂养、与婴儿的联系以及对未来怀孕的渴望。它还可能加剧母亲的抑郁症，从而导致自杀念头和行为。

研究人员对1,295名产后人士进行了CB-PTSD检查表，这是一份旨在筛查这种疾病的问卷。参与者还提供了大约30字的简短叙述，讲述了他们的分娩经历。然后，研究人员训练了一个AI模型来分析问卷中CB-PTSD症状测试结果较高的患者的一部分叙述。接下来，该模型用于分析不同的叙述子集，以寻找CB-PTSD的证据。总体而言，该模型正确识别了可能患有CB-PTSD的参与者的叙述，因为他们在问卷中得分很高。

作者相信，他们的工作最终可以使分娩后创伤后应激障碍的诊断变得更容易，从而提供一种弥补过去社会经济、种族和民族差异的方法。