随着人工智能技术与大数据技术的飞速发展,医疗行业中数据的信息化也在不断地建设。随着医疗数据的建设和完善,人工智能技术开始辅助医疗的研究和发展。无痛分娩,在医学上被称为“分娩镇痛”,在这里具体指的是硬膜外镇痛。这种方式可以使孕妇在分娩时的疼痛感得到极大缓解,让分娩更加顺利,但是也会对孕妇和婴儿产生的不良影响一直备受争议。对于这个人工分析较为困难的问题,人工智能技术及大数据技术可以在研究和辅助分析方面发挥重要作用。本文针对无痛分娩对母婴结局相关影响的问题,使用相关系数和机器学习的方法研究了无痛分娩数据与母婴结局的相关性,建立了无痛分娩母婴结局预测机器学习模型,设计与实现了无痛分娩母婴结局预测应用系统,论文的主要工作和成果如下:1、研究了母婴结局与生理指标相关关系。母婴结局与生理指标相关关系研究将从数学角度、机器学习模型角度等进行分析,寻找不同的母婴结局的最相关因素和次相关因素等不同缘由。通过数学模型计算生理指标与不同结局以及各个生理指标之间的线性关系和生理指标和不同结局之间的非线性相关程度,通过机器学习模型挖掘不同的生理指标对母婴结局的重要性差异,使用机器学习的可视化探究模型的分类方式,通过这些研究进一步为临床医护人员提供一定的指导和见解。2、设计了无痛分娩母婴结局预测算法。根据生理指标,设计机器学习模型算法,使用机器学习模型对母婴结局进行预测。在产妇接受分娩镇痛的过程中,临床医护人员需要考虑大量的信息,机器学习算法可以在分娩镇痛前和分娩过程中使用产妇分娩期间的生理特征数据,对无痛分娩的母婴结局进行预测。由于目前医生根据特征数据和临床经验难以对接受分娩镇痛后的母婴结局进行准确估计,而更为强大的机器学习可以对这一复杂的临床情况进行分析判断,为医生提供一定的建议和分析。医生可以在分娩镇痛前和分娩过程中利用以机器学习算法为基础的预测模型,得到一个母婴结局的预测结果,同时根据围产期产妇各项生理特征,得出一个较为准确的分娩镇痛母婴结局。3、设计与实现了无痛分娩母婴结局预测系统,针对无痛分娩母婴结局预测算法,以及目前医生无法对无痛分娩的母婴结局进行预估的现状,研究制作了无痛分娩母婴结局预测系统。系统和病人的数据库相连,同时制作GUI页面,医生可以输入孕妇和婴儿的相关信息预测母婴结局或无痛分娩的并发症。同时部署数据库,让医生可以随时调取数据库中的信息进行预测分析。而在分娩过程中,系统可以自动根据分娩过程中数据的迭代进行自动预测,可以给医生更好的帮助。