-
题名胚胎停育的影响因素分析及预测研究
- 1
-
-
作者
李苗苗
江洪(审校)
蔡朋达
-
机构
山东第二医科大学临床医学院
山东第二医科大学第一附属医院(潍坊市人民医院)产科医学中心
-
出处
《国际生殖健康／计划生育杂志》
CAS
2024年第4期332-337,共6页
-
文摘
胚胎停育(embryonic arrest)是早期妊娠的常见并发症,也是早期流产的主要原因之一。由于胚胎停育原因复杂多样,涉及遗传异常、免疫系统失调、母体健康状况和外部环境等多个因素,传统的诊断方法往往难以准确预测其发生。近年来,随着生物信息学和统计学的发展,医学研究人员开始运用随机森林模型、深度学习模型等人工智能技术构建胚胎停育的预测模型。这些模型可以帮助有效识别高风险群体并实施早期干预。然而胚胎停育的确切机制尚未完全阐明,预测模型的准确性和早期干预效果仍需进一步提升。未来的研究需加强遗传学和免疫学等领域的研究,改善预测模型的性能,为优化生殖健康的整体管理和提升人类的生活质量提供科学依据。
-
关键词
胚胎发育
影响因素分析
人工智能
神经网络
计算机
深度学习
胚胎停育
-
Keywords
Embryonic development
Root cause analysis
Artificial intelligence
Neural networks,computer
Deep learning
Embryonic arrest
-
分类号
R714.2
[医药卫生—妇产科学]
-
