人工智能模型在估计胎龄方面具有更高的准确性

根据美国年1月4日在线发表的一项研究，基于标准平面超声图像和飞行到超声视频的人工智能(AI)模型在估计胎龄方面比手工胎儿生物测量精度更高JAMA网络开放．

来自加州帕洛阿尔托谷歌Health的Chace Lee及其同事使用人工智能来解释标准的飞机超声图像和飞行超声视频，以提高对胎龄的估计。开发并验证了三个AI模型:使用标准平面图像的图像模型，使用飞行视频的视频模型，以及结合图像和视频模型的集成模型。模型的训练和评估是根据胎儿年龄机器学习计划队列的数据进行的。为404名参与者的测试集计算数据。

研究人员发现，所有模型在统计学上都优于基于标准胎儿生物特征的胎龄估计，这些胎龄估计来自超声专家捕捉的图像。与临床标准胎儿生物测定法相比，集成模型的平均绝对误差最低(平均差值为−1.51天)。在胎儿这对他们来说是很小的孕龄在美国，这三种模型的表现都比标准生物测定法高出很多。

作者写道:“由于我们的模型是建立在常规胎儿超声检查中收集的数据之上的，因此它们有可能无缝地融入常规临床工作流程。”

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