Resumen

A menudo se utilizan agentes farmacológicos para inducir el parto. Las inducciones fallidas se asocian a esperas innecesariamente largas y a mayores riesgos materno-fetales, así como a costes más elevados. Actualmente no existen modelos fiables capaces de predecir el resultado de la inducción a partir de datos obstétricos comunes (área bajo la curva ROC [AUC] entre 0,6 y 0,7). El objetivo de este estudio era diseñar un sistema de predicción precoz del éxito mediante la extracción de parámetros temporales, espectrales y de complejidad del electromiograma uterino (electrohisterograma [EHG]). Se utilizaron diferentes tipos de conjuntos de características para diseñar y entrenar redes neuronales artificiales: Conjunto_1: características obstétricas, Conjunto_2: características EHG, y Conjunto_3: características obstétricas EHG. Se construyeron sistemas de predicción para clasificar tres escenarios: (1) mujeres inducidas que alcanzaron la fase activa del parto (FAP) frente a mujeres que no alcanzaron la FAP (no FAP), (2) FAP y parto vaginal frente a FAP y parto por cesárea, y (3) parto vaginal frente a parto por cesárea. Para el Escenario 3, también propusimos sistemas de predicción de 2 pasos consistentes en los sistemas de predicción en cascada de los Escenarios 1 y 2. Las características EHG superaron a las características obstétricas tradicionales en todos los escenarios. Se obtuvieron pocas mejoras combinándolas (Conjunto_3). Los resultados muestran que el EHG puede utilizarse potencialmente para predecir el éxito de la inducción del parto y supera a las características obstétricas tradicionales. El uso clínico de este sistema de predicción ayudaría a mejorar el bienestar materno-fetal y a optimizar los recursos hospitalarios.

• Materias:Biotecnología Sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology sensors Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:apl, características ehg, redes neuronales artificiales, parto por cesárea, datos obstétricos comunes, sistemas de predicción de pasos, inducción del parto con éxito, características obstétricas tradicionales, características obstétricas tradicionales, ehg
• Keywords:apl, ehg features, artificial neural networks, cesarean section delivery, common obstetric data, step predictor systems, successful labor induction, traditional obstetric features, traditional obstetrical features, ehg