В своем исследовании Плотка и его команда использовали ультразвуковое видеосканирование плода, проведенное в течение 24 часов после родов матери, введя фактический вес младенцев при рождении, чтобы определить точность новой модели BabyNet по сравнению с другими алгоритмами.
BabyNet получила доступ к клиническим данным о размерах плода 194 рождений, а также к 582 ультразвуковым видео. Анализ BabyNet сравнивался с весом, оцененным обученными врачами из четырех различных медицинских центров, а также с числами, полученными с помощью шести других алгоритмов, которые обычно используются для прогнозирования веса плода при рождении.
Исследователи обнаружили, что BabyNet имел значительно более высокую производительность, чем врачи в 3 из 4 медицинских центров (p = 0,09), дополнительно превосходя все остальные алгоритмы.
«Использование видеоанализа при УЗИ плода дало несколько преимуществ по сравнению со статическими изображениями, одним из которых была возможность использовать 2D+t пространственно-временные представления объектов, которые могли повысить производительность», — пишут авторы, отмечая, что изменения в положении плода в течение 24-часового окна усложнил анализ BabyNet, который мог объяснить один сравнительный сценарий, в котором врачи превзошли его.
«Хотя наша текущая работа может иметь некоторые ограничения с точки зрения объяснимости, мы планируем устранить их в будущей работе, чтобы обеспечить более прозрачный и понятный результат», — пишут авторы исследования.
Полные результаты можно найти здесь.
2023-10-23 20:39:28
1698094903
#Модель #BabyNet #прогнозирует #вес #плода #при #рождении
