Development and external validation of deep learning models for spontaneous preterm birth prediction from mid-trimester cervical ultrasound
Diese Studie entwickelte und validierte extern Deep-Learning- und multimodale Modelle zur Vorhersage der spontanen Frühgeburt mittels Zervikalsonographie im zweiten Trimenon und stellte fest, dass die interne Leistung zwar moderat war, die externe Validierung jedoch aufgrund der Heterogenität der Frühgeburt schlechte Ergebnisse lieferte, was die Notwendigkeit einer subtype-spezifischen Modellierung und zusätzlicher Biomarker nahelegt.