BNB:該AI分析胎盤以預測下次妊娠的并發癥_IMI

卡內基·梅隆大學的研究人員開發了一種機器學習技術，該技術可以分析胎盤樣本中未來懷孕對健康的危害跡象。

該系統旨在幫助醫生完成工作，醫生有時會分析胎盤，以發現女性下次懷孕時可能會出現健康問題的信號。

最大的警告信號之一是血管病變，稱為蛻膜性血管病變。他們的存在表明，母親可能患有先兆子癇，該疾病使2-8％的妊娠復雜化，并且可能對母嬰均致命。

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如果較早發現這些病變，則可以在癥狀出現之前進行治療。但是由于考試非常耗時并且需要高度專業的技能，因此很少進行。

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CMU的方法旨在通過自動搜索患病血管的胎盤載玻片，使評估更容易進行。

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研究員丹尼爾·克萊默在一份聲明中說：“病理學家經過多年的訓練，能夠在這些圖像中發現疾病，但是由于懷孕過程太多，因此他們沒有時間去檢查每個胎盤。”

“我們的算法可幫助病理學家通過掃描圖像，定位血管并找到識別蛻膜性血管病變的血管模式來了解應聚焦的圖像。”

系統如何運作

該團隊訓練了他們的算法，通過向其提供胎盤樣本圖像來發現病灶。

學分：卡內基梅隆大學工程學院

圖像A顯示帶有藍色方塊的胎盤玻片，表示單個血管。B顯示健康的血管，而C顯示蛻膜性血管病變的作用：血管內腔周圍的肥厚平滑肌。

它首先檢測圖像中的所有血管，然后確定每個單獨的血管是否健康。該算法還權衡了懷孕的不同特征，例如胎齡和母親所處的任何狀況。如果系統檢測到任何異常，則將胎盤標記為患病。

在測試中，該算法比專業病理學家更準確地將病變分類。

但是，研究人員并不期望該系統能夠取代醫學專業人員。相反，他們希望它標記出病理學家應該仔細觀察的區域。最終，他們希望這將減少檢查費用，為更多的母親及其嬰兒開放。

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