机器学习可以帮助分娩后的母亲预防随后的怀孕问题,从而挽救他们的生命和未来婴儿的生命。
该技术通过自动检测实验室载玻片上胎盘中称为蜕膜性血管病变(DV)的微观异常而起作用。当前,由于围产期病理学家超额预订,许多胎盘在进行DV检查之前被丢弃。
研究人员开发了AI方法来帮助解决这一不足,其主要目的是预防先兆子痫,这是一种危险疾病,会影响所有孕妇的2%至8%。
这项工作是在卡内基梅隆大学和匹兹堡大学医学中心进行的。它在《美国病理学杂志》上运行。
该团队拥有跨学科病理学,计算机科学和机械工程方面的多学科专业知识。
主要作者丹尼尔·克莱默(Daniel Clymer)博士及其同事写道:“最终,该方法将允许以更标准化的方式筛查更多胎盘,从而提供有关哪些病例将从更深入的病理学检查中受益最大的反馈。”
在新闻发布会上通过发行杂志爱思唯尔发,克莱默补充说,病理学家不必为重新进入就业市场做好准备。
他说:“此处的目标是,通过标记病理医生应仔细观察的图像区域,这种算法可能能够帮助加快处理过程。”
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