De acordo com o comunicado divulgado pela UC, as induções de trabalho de parto são algo cada vez mais frequente, o que não significa que terminem em parto vaginal, e foi nesse sentido que foi criada a investigação “Predicting Vaginal Delivery After Labor Induction with Machine Learning“, de Iolanda Ferreira, doutoranda de Ciências da Saúde. A tese de Doutoramento é orientada por Ana Luísa Areia, professora da FMUC, e coorientada por João Nuno Correia, docente da FCTUC.
“Logo à partida, todas as induções têm 30 a 35% de probabilidade de acabar em cesariana, portanto, sabemos de antemão que 70% das mulheres vão ter um parto vaginal. No entanto, se dessas 30% conseguíssemos precisar que vão realmente terminar em cesariana, poder-se-ia aconselhar de forma adequada e proactiva sobre a necessidade de indução de trabalho de parto, um processo árduo para a mãe, o feto e que, de facto, pode acrescer na carga emocional e económica associadas a este procedimento”, explica Iolanda Ferreira.
Deste modo, “sendo um procedimento tão frequente, que gera tantos dados, pensámos que talvez pudéssemos utilizar uma técnica que fizesse a sua análise para ajudar os médicos a perceber se vale a pena ou quando vale a pena investir numa indução para obter um parto vaginal”, revela a doutoranda. A autora salienta que, atualmente, os obstetras investem na indução de parto em todas as mulheres, sabendo à partida, por determinadas caraterísticas, em quais este poderá ou não acontecer por via vaginal.
Assim, segundo João Nuno Correia, “a ideia é chegar a algo que, através da fusão de dados (tabulares e imagens), forme um módulo de apoio que forneça informação personalizada sobre cada grávida, acerca da elevada probabilidade de parto vaginal após indução”. “Se esta for elevada, a indução será executada com maior confiança. Caso contrário, ou seja, exista uma probabilidade de cesariana bastante elevada, a grávida pode ser aconselhada de outra forma”.
“A inovação nesta investigação é prever o tipo de parto também utilizando os dados de imagem ecográfica. O clínico baseia-se na história clínica da pessoa e nas suas características no seguimento daquela gravidez e queremos 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”, expõem os investigadores.
No decorrer dos estudos, os investigadores já analisou os dados de 2600 mulheres, seguidas no Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra (CHUC), que indicam resultados promissores. De seguida as ecografias recolhidas serão analisadas para que depois se crie uma ferramenta com todos os dados que seja passível de testar em pessoas reais.
“Esta colaboração entre o DEI e a FMUC é fundamental, porque futuramente vai apoiar a decisão dos médicos antes do parto, e consequentemente, permitir melhorar tanto os desfechos neonatais como as experiências das mulheres no parto”, concluem os investigadores.
CG
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