目录
一、引言
1.1 研究背景与意义
产钳助产分娩作为解决难产和缩短第二产程的重要手段，在产科临床实践中具有不可或缺的地位。当产妇出现如胎儿窘迫、产程延长、母体合并症等紧急情况时，产钳助产能够及时有效地帮助胎儿娩出，降低母婴并发症的风险，对保障母婴安全起着关键作用。
然而，产钳助产手术具有一定复杂性和风险性，操作不当可能导致母体产道裂伤、产后出血，以及胎儿头颅骨折、颅内出血、面部神经损伤等严重并发症。当前，临床医生主要依据自身经验、产妇和胎儿的实时生理指标及有限的检查结果来判断是否进行产钳助产以及如何实施手术，但这些传统方法存在主观性较强、对潜在风险预测不足等问题。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型凭借其强大的数据处理和分析能力，在医疗领域展现出巨大的应用潜力。将大模型预测应用于产钳助产分娩领域，能够整合多源数据，包括产妇的病史、孕期检查数据、产程中的实时监测数据等，挖掘数据间的潜在关联，从而更准确地预测产钳助产分娩过程中可能出现的各种情况，如手术难度、并发症风险等。这不仅有助于医生提前制定更为科学、合理的手术方案，提高手术成功率，还能有效降低母婴并发症的发生率，改善母婴预后，对提升产科医疗质量和保障母婴健康具有重要的现实意义。
1.2 研究目的与方法
本研究旨在探索如何利用大模型预测优化产钳助产分娩的术前评估、术中操作以及术后护理等各个环节。通过构建和训练大模型，实现对产钳助产分娩相关风险的精准预测，并基于预测结果制定个性化的手术方案、麻醉方案和术后护理计划，以提高产钳助产分娩的安全性和有效性，降低母婴并发症的发生风险，改善母婴结局。
本研究将采用回顾性研究与前瞻性研究相结合的方法。首先，收集大量产妇的临床数据，包括基本信息（年龄、身高、体重、孕产史等）、孕期检查数据（超声检查结果、胎心监护数据等）、产程数据（宫缩情况、宫口扩张速度、胎头下降程度等）以及产钳助产分娩的相关信息（手术过程、并发症发生情况等）。对这些历史数据进行整理和标注后，用于训练和优化大模型。然后，利用训练好的大模型对前瞻性纳入的产妇进行产钳助产分娩风险预测，并将预测结果与实际发生情况进行对比验证，不断调整和完善模型。在数据分析方面，运用统计学方法对数据进行描述性统计分析，计算各类指标的发生率、均值等；采用机器学习中的评估指标，如准确率、召回率、F1 值等，对大模型的预测性能进行评估；通过建立对照组，对比基于大模型预测制定方案的产钳助产分娩产妇与传统方法处理产妇的母婴结局，以验证大模型预测的有效性和应用价值。
二、产钳助产分娩概述
2.1 产钳助产定义与历史
产钳助产是一种在分娩过程中，当自然分娩出现困难时，使用产钳这一医疗器械协助胎儿从母体产道娩出的手术方法。产钳通常由两个叶片组成，其形状设计符合胎儿头部轮廓和母体产道结构 ，通过正确放置在胎儿头部两侧，医生借助产钳施加适当的牵引力，帮助胎儿顺利通过产道。
产钳助产的历史源远流长，其起源可以追溯到古代。早期的产钳雏形较为简单粗糙，功能也相对有限，主要用于处理一些较为简单的难产情况或牵引死胎，在操作过程中对母婴的损伤风险较高。随着医学技术的不断进步与发展，产钳的设计和制作工艺逐渐得到改良。17 世纪初，英国的钱伯伦家族发明了可用于活胎助产的产钳，这一发明极大地推动了产科领域的发展，使得许多难产情况下的母婴生命得以挽救。但当时钱伯伦家族为独享成果，对产钳技术严格保密长达一个多世纪。直到 1813 年，相关设计优良的产钳被发现，产钳技术才逐渐公开并得到广泛应用。此后，不同国家的医生们根据实际临床经验和研究，对产钳进行了多次改进，包括调整产钳叶片的形状、弧度，优化手柄的设计以方便操作，以及增加各种辅助功能等。到了 20 世纪，根据胎儿头颅在骨盆内位置的高低，出现了高、中、低三种形式的产钳，进一步提高了产钳助产手术的安全性和有效性，使其成为现代产科常见且重要的助产手段之一。
2.2 适用情况与临床意义
产钳助产主要适用于以下多种情况：当胎儿出现胎位异常，如臀位、横位等，无法通过正常胎位经阴道自然娩出时，产钳可协助调整胎儿位置并娩出；胎儿在母体内发生缺氧、窘迫等危及生命的情况时，需要尽快将胎儿从母体中取出，产钳助产能够迅速缩短胎儿娩出时间，减少缺氧对胎儿造成的损害；母体产道狭窄，胎儿通过产道受阻，正常分娩难以进行，借助产钳的牵引作用可帮助胎儿通过狭窄产道；产妇宫缩乏力，导致产程延长，长时间的分娩过程对母婴健康均有风险，产钳助产可以在一定程度上缩短第二产程，减轻产妇体力消耗，同时降低胎儿因产程过长而出现的不良结局风险；此外，当顺产过程中胎头娩出困难，或臀位后出头困难，以及胎头吸引术助产失败时，产钳助产也可作为有效的补救措施。
产钳助产在临床实践中具有重大意义。从分娩成功率角度来看，在一些复杂的难产情况下，产钳助产能够有效地帮助胎儿顺利娩出，避免因分娩困难而导致的母婴严重并发症甚至死亡，大大提高了分娩成功率。在降低剖宫产率方面，对于符合产钳助产指征的产妇，及时采用产钳助产可以避免不必要的剖宫产手术。剖宫产手术不仅会给产妇带来较大的身体创伤，术后恢复时间较长，还可能引发一系列如感染、粘连等并发症。而产钳助产相对剖宫产而言，对母体的创伤较小，术后恢复更快，能够在保障母婴安全的前提下，促进自然分娩，降低剖宫产率。产钳助产还能在一定程度上减少新生儿窒息的风险，在胎儿出现窘迫时，产钳能够迅速将胎儿头部从产道中牵引出来，让胎儿及时获得氧气供应，改善胎儿的呼吸和血液循环，保障新生儿的生命健康 。所以，产钳助产在保障母婴安全、促进自然分娩、降低剖宫产相关风险等方面发挥着关键作用，是产科临床不可或缺的重要助产技术。
三、大模型预测原理与数据基础
3.1 大模型技术原理
本研究采用的大模型主要基于机器学习和深度学习技术构建。机器学习是一门多领域交叉学科，它旨在让计算机通过数据学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策 。在产钳助产分娩预测中，机器学习算法能够从大量的产妇和胎儿相关数据中，挖掘出数据之间隐藏的关系和模式，例如通过分析产妇的年龄、孕产史、孕期检查指标以及产程中的实时数据等，建立起这些因素与产钳助产分娩需求及相关风险之间的关联模型。
深度学习作为机器学习的一个分支领域，它通过构建具有多个层次的神经网络模型，能够自动从大量数据中学习到数据的高级抽象表示 。在本研究中，使用的深度学习模型如多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等，可对产程中的时间序列数据进行有效的处理和分析。其中，多层感知机可以对产妇和胎儿的多维度特征数据进行非线性变换和组合，学习到复杂的模式；循环神经网络及其变体则擅长处理具有时间顺序的数据，例如产程中随时间变化的宫缩强度、宫口扩张程度、胎心率等信息，能够捕捉到数据的时间依赖关系，从而更准确地预测产钳助产分娩过程中的各种情况。此外，卷积神经网络（CNN）也可用于处理一些图像数据，如超声图像等，提取其中与胎儿状况和产道结构相关的特征信息，为产钳助产分娩预测提供更多维度的数据支持。
3.2 数据收集与处理
数据收集途径主要包括医院的电子病历系统，从中获取产妇的基本信息，如年龄、身高、体重、孕产史、既往病史等；孕期检查数据，涵盖超声检查结果（胎儿大小、胎位、羊水情况等）、胎心监护数据、实验室检查指标（血常规、凝血功能、肝肾功能等）；产程数据，包括宫缩情况（宫缩频率、强度、持续时间）、宫口扩张速度、胎头下降程度等；以及产钳助产分娩的相关信息，如手术过程记录、并发症发生情况等。同时，通过与产妇及其家属进行访谈，补充一些电子病历中未详细记录的信息，如产妇在分娩过程中的主观感受、家族病史等。
数据收集后，需进行清洗和预处理。数据清洗主要是识别和处理数据中的缺失值、异常值和重复值。对于缺失值，如果是少量的连续型变量缺失，可采用均值、中位数或回归预测等方法进行填充；对于分类变量缺失，可根据其分布情况进行最频繁值填充或进行单独分类处理 。对于异常值，通过设定合理的阈值范围或使用统计方法（如箱线图分析）进行识别和修正，若异常值是由于数据录入错误导致，则进行纠正；若异常值是真实存在的特殊情况，则单独标记并在后续分析中予以考虑 。对于重复值，直接进行删除处理，以确保数据的准确性和唯一性。
数据预处理还包括数据标准化和特征工程。数据标准化是将不同特征的数据转换为具有相同尺度和分布的数据，常用的方法有归一化和标准化处理，如将数据归一化到 [0, 1] 区间或使其服从标准正态分布，这样可以提高模型的训练效率和稳定性 。特征工程则是对原始数据进行特征提取和变换，以生成更有利于模型学习的特征。例如，对连续型变量进行离散化处理，将孕周划分为不同的阶段；对分类变量进行编码处理，如采用独热编码将诸如胎位、产钳类型等分类变量转换为数值形式，以便模型能够处理；此外，还可以通过组合现有特征，生成新的特征，如计算产程中宫缩强度与频率的乘积作为一个新的特征，以更全面地反映产程情况 。
3.3 模型训练与验证
使用经过清洗和预处理的数据对大模型进行训练。在训练过程中，将数据集按照一定比例（如 70% 用于训练集，15% 用于验证集，15% 用于测试集）划分为训练集、验证集和测试集 。训练集用于模型参数的学习和优化，通过不断调整模型的权重和偏置，使模型能够更好地拟合训练数据中的模式和规律 。验证集则用于在训练过程中评估模型的性能，防止模型出现过拟合现象。当模型在训练集上的损失不断下降，但在验证集上的损失开始上升时，表明模型可能已经过拟合，此时需要及时停止训练，保存模型参数 。
采用交叉验证的方式进一步验证模型的性能和泛化能力。常见的交叉验证方法有 K 折交叉验证，将数据集划分为 K 个互不相交的子集，每次取其中一个子集作为验证集，其余 K - 1 个子集作为训练集，重复 K 次训练和验证过程，最终将 K 次验证结果的平均值作为模型性能的评估指标 。通过交叉验证，可以更全面地评估模型在不同数据子集上的表现，提高模型评估的准确性和可靠性 。
在模型训练完成后，使用测试集对模型进行最终的评估和验证。计算模型在测试集上的各项性能指标，如准确率、召回率、F1 值、均方误差（MSE）等。准确率用于衡量模型预测正确的样本数占总样本数的比例；召回率表示实际为正样本且被模型正确预测为正样本的比例；F1 值是准确率和召回率的调和平均数，综合反映了模型的性能 ；均方误差则用于评估模型预测值与真实值之间的误差程度，对于一些回归问题，如预测胎儿体重、产程时长等，均方误差是一个重要的评估指标 。通过这些指标的评估，全面验证模型对产钳助产分娩相关情况预测的准确性和可靠性，确保模型能够在实际临床应用中发挥有效的指导作用 。
四、术前预测与准备
4.1 大模型术前风险预测
利用训练好的大模型，输入产妇的多源数据，包括但不限于产妇的年龄、身高、体重、孕周、孕产史、既往病史（如高血压、糖尿病、心脏病等）、孕期超声检查结果（胎儿大小、胎位、羊水指数、胎盘位置及成熟度等）、胎心监护数据（胎心率基线、变异、加速、减速情况等）、宫缩情况（宫缩频率、强度、持续时间）以及宫口扩张程度和胎头下降程度等实时产程数据 。
大模型通过对这些数据的深度分析和学习，预测产妇和胎儿在产钳助产术前存在的风险。对于头盆不称风险预测，大模型综合考虑胎儿双顶径大小、头围、骨盆各径线（如骶耻外径、坐骨棘间径、坐骨结节间径等）的数据，评估胎儿头部与母体骨盆的适配程度，给出头盆不称的风