人工知能モデルによる超音波画像を用いた産科コホートにおける早産予測精度の向上


AIによる要点抽出
  • 本研究は、カスタムAIモデルを用いて、超音波画像だけによる出産日予測能力を評価し、特に早産予測精度の改善を目的としたものである。2017年から2021年のケンタッキー大学における出産例を用い、5,714人の妊婦の19,940回の超音波検査と877,141枚の画像を活用し、79%の画像でAIを訓練した。

続きを読むには会員登録をお願いします。

  • ClinPeerの利用には医療資格を証明する「medパス」アカウントが必要です。
  • ClinPeerは医師・医学生のみ利用可能です。
利用規約プライバシーポリシー
同意の上ご利用ください。

ClinPeerは、医学用語の正確性を含め、翻訳・要点抽出の精度の継続的な向上に努めています。 翻訳・要点抽出の精度にお気づきの点があれば、お問い合わせよりご連絡ください。 なおClinPeerでは、翻訳・要点抽出の正確性等の保証は致しかねますので、詳細については必ず原文をご確認ください。

意見を送る