(ChinaZ.com) 9月8日 消息:卡内基梅隆大学(CMU)的研究人员开发了一种机器学习技术，可以分析胎盘样本，以发现未来怀孕中健康风险的迹象。
该系统旨在帮助医生完成工作，医生有时会分析胎盘，以寻找女性下次怀孕时可能出现健康问题的信号。
其中一个重要的警告信号是血管病变等症状，严重的话对母亲和婴儿都有可能是致命。如果早期发现这些病变，就可以在症状出现之前进行治疗。但由于这种检测非常耗时，并且需要很高的专业技能，所以很少进行。
CMU的方法旨在通过自动搜索胎盘切片来寻找患病的血管，使评估更容易进行。研究人员表示，医生可以genuine经验在图像中发现疾病，但由于医院孕妇量太多，他们没时间仔细检查每个胎盘。
新的AI系统算法通过扫描图像、定位血管和寻找识别血管病变模式，帮助病理学家了解他们应该关注哪些图像。
在测试中，该算法比专业病理学家更准确地对病变进行分类。然而，研究人员并不期望该系统取代医学专业人员。相反，他们希望它能标记出病理学家应该仔细观察的区域。最终，他们希望这将降低检测的成本，为孕妇服务。
