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Outubro 30, 2023Investigadores da Universidade de Coimbra estão a trabalhar no desenvolvimento de um sistema que utiliza análise computacional para prever o tipo de parto que ocorre após uma indução.
Atualmente, as induções de trabalho de parto são realizadas com frequência, mas nem sempre resultam em partos vaginais. Cerca de 30 a 35% das induções resultam em cesarianas, tornando importante identificar as grávidas com maior probabilidade de parto vaginal.
O objetivo é definir uma técnica de análise que forneça informação para ajudar os médicos a perceberem se vale a pena ou quando vale a pena investir numa indução para obter um parto vaginal.
A inovação deste estudo, intitulado “Predicting Vaginal Delivery After Labor Induction with Machine Learning”, está na utilização de dados de imagem ecográfica para prever o tipo de parto, refere um comunicado que cita os investigadores.
Liderada por Iolanda Ferreira, doutoranda de Ciências da Saúde, com orientação de Ana Luísa Areia, professora da Faculdade de Medicina da UC, e coorientação de João Nuno Correia, docente da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra, a pesquisa é considerada fundamental para melhorar os desfechos neonatais e as experiências das mulheres no parto.
Os médicos baseiam-se na história clínica da pessoa e nas suas características no seguimento daquela gravidez, e os investigadores querem ver se o sistema, ao analisar aquela combinação de dados clínicos e imagens, percebe de uma forma que posteriormente ajude ou não a tirar alguma conclusão, realçam.
A ideia é criar um módulo de apoio que, através da fusão de dados (tabulares e imagens), forneça informação personalizada sobre cada grávida e sobre a probabilidade de a indução resultar em parto vaginal. Se a probabilidade for alta, a indução pode ser realizada com maior confiança. Caso contrário, se cesariana tiver a probabilidade mais alta, a mulher pode receber aconselhamento alternativo.
Até ao momento, estão analisados os dados de 2.600 mulheres, seguidas no Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra (CHUC), que apontam para resultados promissores. O próximo passo é analisar as ecografias recolhidas e, posteriormente, criar uma ferramenta com todos estes dados para testá-la em pessoas reais.
