超声图像预测分娩日期AI模型完成多中心外部验证

2026年11月5日，《npj Digital Medicine》发表的一项研究显示，智利研究团队在四家公立医院对一款商用纯超声图像深度学习模型进行了外部验证，重点评估其在缺乏早期超声检查的孕妇中预测分娩日期的效果。验证结果显示，在涉及2550名孕妇的3788次检查中，该模型预测分娩日期的平均绝对误差为6.9天，显著优于传统预产期的11.6天。此外，在预设的地标分析中，模型独立的图像风险评分区分早产的AUC达到0.86，高于单纯胎龄的0.52。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。