Эмэгтэйчүүдийн болон урагт эрүүл мэндийг сайжруулах зорилгоор машин сургалтыг ашиглах 1. Постпартум цус алдалт (PPH) болон цус шилжүүллэгийн таамаглалд машин сургалтыг ашиглах Ahmadzia HK нар (2024) 12 Америкийн эмнэлэгт хийсэн 185, 000 гаруй төрөлтөөс авсан мэдээн дээр өөр өөр ML загварууд, тухайлбал градиент бууцлах зэрэг хэд хэдэн моделийг боловсруулж, PPH (цаас дээш 1000 мЛ цус алдалт) болон цус шилжүүлгийн хэрэгцээг урьдчилан таамагласан. Градиент бууцлах бусад горимуудаас илүү илэрхийResults-ROC-AUC 0. 833; PR-AUC 0. 210) үзүүлэлттэй байсан бөгөөд энэ нь өмнөх болон төрөх үеийн шинж чанаруудыг хослон ашигласнаар илүү оролцсон. Гол predictors-оор хуваарилалтын арга, окситоцин, тохолик хэрэглээ, мэдээ алдуулалт сувилагчийн оролцоо, эмнэлгийн төрөл зэргийг онцлов, энэ нь клиникийн болон системийн хүчин зүйлсийг харуулж байна. Өмнөх болон төрөх үеийн мэдээллийг хослуулахад үнэн зөв байдал сайжирч, гэхдээ нарийвчлал бодитой хэмжээнээс бага (~13%), мэргэшсэн байдал зөвшөөрөгдөх хэмжээнээс хэтрсэн байгааг харуулсан. Судалгаа том олон төвийн хамт олон бөгөөд системийн хүчин зүйлсийг оруулсанаараа давуу талтай. Гэхдээ өмнөх мэдээнүүдийн халаас (2002–2008), таамаглах аргууд, трансфузийн хэмжүүрийн янз бүр байдал зэрэг сул талууд байгаатай холбоотой бөгөөд орчин үеийн датасетууд дээр гадаад баталгаажуулалт хийх, ялангуяа гарал үүслээр нь ялгаатай хувь хүмүүс, даатгалтай, эмнэлгийн онцлогийг харгалзан шударга байдал шалгах шаардлагатайг харуулж байна. 2. Орж ирэх үеийн PPH-ийг машин сургалтаар болон Статистик загвараар урьдчилан таамаглах Venkatesh KK нар (2020) лавлагаагаар 152, 279 төрөлт (10 Америкийн газар; 2002–2008) мэдээлэл дээр логистик регрессийн янз бүрийн хувилбар, санамсаргүй ойн (random forest) ба XGBoost-ийг харьцуулсан. XGBoost хамгийн өндөр гүйцэтгэлийг үзүүлсэн (C-statistic 0. 93), санамсаргүй ойн (0. 92) ба логистик (0. 87)-ээс илүү байв. Гол хүчин зүйлсэд жирэмсний өмнөх/орж ирэх үеийн ИМТ, макросомия, амьдралын шинж тэмдэг, үеийн туршилтын туршилт, жирэмсний тоо, цөсний хаялт, өөрөөр хэлбэл жирэмсний эхэн үеийн шинж чанарууд багтсан. PPH тохиолдлын тоо 4. 7-4. 8%-тай байсан бөгөөд цус алдалт өндөртэй цөсний эсдэлтийг үүсгэсэн хагалгаа хийсэн үед 15% орчим өндөр магадлалтай байв, эвдрэлтэй (вагиналь төрлөөр) 0. 6% орчим байсан. Иймээс ангийн тэнцвэргүй байдал, магадлалыг сайжруулах шаардлагатай байгааг харуулжээ. Судалгаа цаг хугацааны болон газарзүйн баталгаажуулалт хийж, шийдвэрийн гүнзгий шинжилгээг ашигласан. Хуучин мэдээлэл, цус алдалтыг хэмжих алдаа зэрэг сул талууд байгааг тэмдэглэсэн. Ирээдүйн зорилго нь гадаад баталгаажуулалтыг хийх, дахин тохируулга, шийдвэрийн хязгаарыг оновчтой болгох, шударга байдлын шалгалт явуулахад чиглэгдэж байна. 3.

Хүндрүүн эмэгтэйчүүдийн эрүүл мэндийн өвчин (SMM)-ийг таамаглах ба Мэриленд мужид ялгааг үнэлэх Li Q нар (2025) Мэриленд мужийн 2016–2019 оны 261, 226 төрөлтийн холбоотон эмнэлгийн удирдлага, Америкийн Эмнэлгийн холбооны мэдээллийг ашиглан SMM-ийг таамаглаж, үүнд харъяалагдах ялгааг, ялангуяа арьс, орлого, даатгал, хэлний ашиглалт зэргийг судалсан. 18 шинж чанарыг агуулсан LASSO модел AUC 0. 80 орчим хүрч, логистик регрессоос илүү байсан (AUC 0. 69–0. 71); харин SMM-тэй холбоотой тохиолдлын илрүүлэлт хязгаарлагдмал байгааг (үнэлгээний хуурамч тохиолдлууд) анхааруулж байна. Илүү өндөр эрсдэлтэй үзэгдсэн хувь хүмүүс: хар арьст эмэгтэйчүүд (эрсдэлийн харьцаа 2 орчим), бага орлоготой оршин суугчид, ил тод даатгалтай болон англи хэлгүй хүмүүс. CDC-ийн тодорхойлолтыг ашиглан нь трансфузийн мэдээллийг хасч, тодорхой шинж чанаруудыг байлгаснаар тайлбарлахад хялбар болохыг нөгөө талаар илрүүлж, ялгаралтыг сайжруулсан. Гол давуу тал нь томоохон орон нутгийн холбоотон болон тодорхой тэгш байдал шинжлэх ажилъя, хязгаарлагдмал мэдлэг үйлдвэрлэгчтэй болох юм. Хязгаарлалтууд нь мэдээний илрүүлэлт муу байдал, газрын хязгаарлалт, трансфузийн мэдээллийг багтаагүй байдал юм. Ирээдүйн судаллага нь ангийн тэнцвэргүй байдал, шийдвэрийн гүнзгий шинжилгээ, нөөцийн хуваарилалтад тулгуурласан шинжилгээ, өргөн хүрээний баталгаажуулалт хийх байна. 4. 20-Хөгжлийн үеийн УЗИ-ээр автомат хүүхдийн биометрийн хэмжилт Venturini L нар (2025) бүрэн автомат хиймэл оюун ухааны суурь олон видеог боловсруулж, 20 долоо хоногийн хүүхдийн стандарт хэмжилтийг (толгой эргэн тойрог, хажуугийн диаметр, өгтийн тойрог, цээжний өргөн) үнэлдэг системийг танилцуулсан. Энэхүү систем нь бодит цагийн төлөвлөлтийн ангилал (SonoNet), зураг бүр дээр U-Net бүдүүвчийн хэмжилт хийж, Бейesian холимог загвар ашиглан хэмжилт цуглуулах, гадаад үзэгдлийг хасах, итгэмжит интервал үүсгэх зэргийг хослуулан операторын алдааг багасгасан. Машин болон хүний хэмжилт хоорондын зөрүү нь олон тооны үзүүлэлт дээр хүний хориогтой ойрхон байсан (~95% нь хүрээн дотор). Бүх кадрыг нэг дор цуглуулах нь илүү тохиромжтой байгааг баталсан бөгөөд туршилт–бага хугацааны харьцуулалт нь өөр өөр УЗИ төхөөрөмж дээр хүнийхээс хоёр дахин бага байв. Бейesian итгэмжит интервалууд нь ойлгомжтой итгэлцлийг олгож, их мэдээлэл цугларвал чанар нь сайжирдаг. Давуу талууд нь өргөн хүрээ, бодит цагийн хэрэглээ, давталт боломж, эргэлзээ бүхий үнэлгээ юм. Гэхдээ зарим хязгаарлалтууд нь өвөрмөц хүүхдийн жишээ багтаасан тохиолдол ховор, зарим үзүүлэлт муу үзүүлэлттэй, тухайлбал цээребеллумын диаметр, ба бусад УЗИ техниктэй ерөнхий хэрэглээ баталгаажаагүй байдал юм. Ирээдүйн санал нь өвөрмөц тохиолдлыг тусгайлан судлах туршилт, газар зүйн тохируулсан моделүүдийг хөгжүүлэх, итгэлцлийн интервалын үзүүлэлт сайжруулах хэрэглээний тестүүд юм.