Erken doğum, 5 yaş altı çocuk ölümlerinin en büyük nedeni olarak öne çıkarken, Washington Üniversitesi'nde yapılan yeni bir araştırma, giyilebilir cihazlardan elde edilen uyku verilerinin bu riski önceden tahmin etmekte etkili olabileceğini ortaya koydu. Araştırma kapsamında, 665 hamile bireyin ilk iki trimesterdeki uyku düzeni analiz edildi. Yaklaşık %14'ü erken doğum yapan bu bireylerden elde edilen veriler, makine öğrenimi modelleriyle değerlendirildi.
Katılımcılar, vücut hareketlerini iki hafta boyunca ölçen klinik onaylı bir bileklik (aktigraf) kullandı ve aynı zamanda uyku alışkanlıklarına dair anket doldurdu. Uyku süresi, uyuma ve uyanma saatleri, uyku sırasındaki hareketlilik gibi veriler analiz edilerek, düzensiz uyku örüntülerinin erken doğum riskini artırdığı gözlemlendi.
Araştırmanın başyazarı Ben Warner ve Kadın Hastalıkları ve Doğum uzmanı Peinan Zhao, tutarlı uyku düzeninin ortalama uyku kalitesinden daha belirleyici olduğunu vurguladı. Uyku düzenindeki değişkenlik, erken doğum için güçlü bir tahmin aracı olarak öne çıktı. Zhao ayrıca modellerinin basit ve klinik olarak anlamlı veriler sunduğunu, bunun da potansiyel müdahale alanları için yön gösterici olabileceğini belirtti.
Çalışma, erken doğum riski taşıyan bireyleri 20. gebelik haftasından önce tespit etmeyi amaçlıyor. Bu da mevcutta erken doğum için etkili bir müdahale yöntemi bulunmadığı düşünüldüğünde, önemli bir gelişme olarak değerlendiriliyor. Araştırmacılar, bulguların farklı popülasyonlarda da doğrulanması için yeni çalışmalar planlıyor.
Washington Üniversitesi’nde mühendislik ve kadın doğum bölümleri arasındaki bu iş birliği, mühendislik alanının kadın sağlığına katkı potansiyelini de ortaya koyuyor. Yapay zeka, istatistiksel analiz ve klinik uzmanlık bir araya getirilerek gerçek dünyadan elde edilen karmaşık veriler, anlamlı öngörülere dönüştürülüyor. Bu yaklaşım, gelecekte preterm doğumları önleyici stratejilerin geliştirilmesinde önemli bir rol oynayabilir.
