AIMEN: Framework di IA per la Previsione dei Rischi per la Salute Neonatale

Un team di ricercatori ha introdotto un framework di deep learning chiamato Artificial Intelligence for Modeling and Explaining Neonatal Health (AIMEN), progettato per prevedere esiti avversi del parto basandosi su variabili materne, fetali, ostetriche e intrapartum. AIMEN migliora l'interpretabilità utilizzando scenari ipotetici, illustrando come i cambiamenti nelle variabili di input possano influenzare i risultati previsti. Per affrontare i problemi di squilibrio di classe e dimensioni limitate del campione, il framework incorpora Conditional Tabular GAN (CTGAN) per l'aumento dei dati, che include la generazione di dati sintetici e la regolazione dei limiti delle caratteristiche per alcuni campioni di addestramento. Questa iniziativa mira a colmare il divario nei sistemi automatizzati affidabili per il processo decisionale clinico durante il parto, con l'obiettivo di facilitare interventi precoci per prevenire o attenuare effetti avversi come la paralisi cerebrale.