(ChinaZ.com) 9月8日 消息:卡內基梅隆大學(CMU)的研究人員開發了一種機器學習技術，可以分析胎盤樣本，以發現未來懷孕中健康風險的跡象。
該系統旨在幫助醫生完成工作，醫生有時會分析胎盤，以尋找女性下次懷孕時可能出現健康問題的信號。
其中一個重要的警告信號是血管病變等癥狀，嚴重的話對母親和嬰兒都有可能是致命。如果早期發現這些病變，就可以在癥狀出現之前進行治療。但由于這種檢測非常耗時，并且需要很高的專業技能，所以很少進行。
CMU的方法旨在通過自動搜索胎盤切片來尋找患病的血管，使評估更容易進行。研究人員表示，醫生可以genuine經驗在圖像中發現疾病，但由于醫院孕婦量太多，他們沒時間仔細檢查每個胎盤。
新的AI系統算法通過掃描圖像、定位血管和尋找識別血管病變模式，幫助病理學家了解他們應該關注哪些圖像。
在測試中，該算法比專業病理學家更準確地對病變進行分類。然而，研究人員并不期望該系統取代醫學專業人員。相反，他們希望它能標記出病理學家應該仔細觀察的區域。最終，他們希望這將降低檢測的成本，為孕婦服務。
