基于人工智能分娩监测在产程管理中的临床应用及对母儿结局的影响

摘要

目的:探讨人工智能分娩监测导航系统对分娩方式、产后出血量、会阴完整性及新生儿窒息率的影响，为临床产程管理的优化提供循证依据。方法:采用回顾性研究设计，选取2024年1月1日至2024年12月31日在南方医科大学珠江医院产科计划行阴道试产的单胎头位孕妇共2956例作为研究对象。根据产程中是否应用人工智能分娩监测导航系统，将研究对象分为研究组（651例）和对照组（2305例）。比较两组产妇的分娩方式（顺产率、中转剖宫产率）、产后出血量、会阴侧切率、会阴裂伤及新生儿窒息率，评估该系统的临床应用价值。组间比较采用独立样本t检验、χ²检验，并运用logistic回归模型进行预测价值分析。结果:研究组的顺产率显著高于对照组（87.86%vs 63.69%,P<0.05）,中转剖宫产率显著低于对照组（12.14%vs 36.31%,P<0.05）;研究组产后出血率显著低于对照组（1.08%vs 3.82,P<0.05）,出血量500～1000mL比例更低（1.08%vs 3.38%,P<0.05）,出血量≥1000mL比例两组差异无统计学意义（0.00%vs 0.44%,P>0.05）。研究组新生儿窒息率低于对照组（0.15%vs 1.13%,P<0.05）。Logistic回归分析显示，产时超声与降低剖宫产率、减少产后出血及新生儿窒息、改善会阴结局存在显著相关。结论:人工智能分娩监测导航系统通过实时精准评估产程、胎方位和胎头下降情况，能有效提高顺产率，降低中转剖宫产率及产后出血风险。该系统的早期干预功能可显著减少新生儿窒息率，并优化会阴保护策略，尤其在初产妇中展现出良好的临床效果。这一系统为产科管理提供了可视化、量化的数据支持，具有显著的临床应用价值，能够改善母婴结局，提升产科质量。

关键词

人工智能 / 分娩监测 / 产科质量 / 产时超声 / 母婴结局