2022年11月29日艾琳·布鲁瓦斯，bluvase@www.eternity-eta.com
南加州大学阿诺德公共卫生学院的科学家们哥伦比亚大学医学院开发了一种算法，可以识别COVID-19感染发生时的妊娠周。发表在《公共科学图书馆•综合》该方法利用了电子健康记录中的大量数据，使研究人员和临床医生能够更好地了解胎儿和母亲的潜在风险。
“最近的研究结果表明，COVID-19与不良妊娠结局和新生儿并发症风险增加有关;然而，关于怀孕期间SARS-CoV-2感染时间的知识有限，”他说陈梁他是阿诺德学院的助理教授卫生服务政策和管理部(HSPM)和南加州大学大数据健康科学中心．“病毒感染的时机很重要，因为胎儿在某些妊娠阶段更容易受到母体并发症和/或病毒感染的影响。”
不幸的是，数据的质量(例如，不完整和不一致的健康记录)和现有的提取方法无法确定这些关键时刻发生的时间。通过他们的新算法，梁和他的团队使用现有的健康记录来准确推断胎龄和分娩日期，使研究人员能够研究COVID-19对怀孕的影响。
在这个项目中，作者使用了产前、分娩和产后护理期间收集的电子健康记录。这些记录跨度长达21个月，提供了来自多次就诊、卫生服务提供者、临床站点和信息系统的丰富数据来源。以电子格式提供这些记录是卫生保健研究中一个相对较新的发展，并为大数据方法铺平了道路。
大数据方法的出现使科学家能够在开发有用的工具方面取得快速进展，例如该算法，以便从以前未充分利用和经常未开发的电子健康记录所包含的信息库中提取有用的信息。作者的发明已经被几项队列研究使用，这些研究实时检查了COVID-19对孕妇临床炎症和妊娠并发症的影响。
HSPM博士生Tianchu律他是这篇论文的第一作者，本月早些时候，他在美国医学信息协会(American Medical Informatics Association)的年度研讨会上发表了这一发现。通过传播这个算法，Norman J. Arnold博士研究员和SmartState医疗质量中心的初级学者正在进一步扩大大数据的积极影响。
“我们的算法是首批检测病毒感染、早期妊娠、早产、提前终止、产后和其他不良临床事件的精确妊娠周的算法之一，”梁说。“因为怀孕不同阶段的病毒感染与胎儿发育和母亲状况的不同风险相关，所以除了COVID-19之外，它也可以推广到病毒感染以及影响怀孕的不良事件。”
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