機器學習可以幫助分娩后的母親預防隨后的懷孕問題，從而挽救他們的生命和未來嬰兒的生命。

該技術通過自動檢測實驗室載玻片上胎盤中稱為蛻膜性血管病變（DV）的微觀異常而起作用。當前，由于圍產期病理學家超額預訂，許多胎盤在進行DV檢查之前被丟棄。

研究人員開發了AI方法來幫助解決這一不足，其主要目的是預防先兆子癇，這是一種危險疾病，會影響所有孕婦的2%至8%。

這項工作是在卡內基梅隆大學和匹茲堡大學醫學中心進行的。它在《美國病理學雜志》上運行。

該團隊擁有跨學科病理學，計算機科學和機械工程方面的多學科專業知識。

主要作者丹尼爾·克萊默（Daniel Clymer）博士及其同事寫道：“最終，該方法將允許以更標準化的方式篩查更多胎盤，從而提供有關哪些病例將從更深入的病理學檢查中受益最大的反饋?！?/p>

在新聞發布會上通過發行雜志愛思唯爾發，克萊默補充說，病理學家不必為重新進入就業市場做好準備。

他說：“此處的目標是，通過標記病理醫生應仔細觀察的圖像區域，這種算法可能能夠幫助加快處理過程?！?br /> 責編AJX