📄 obstetrics and gynecology
Development and external validation of deep learning models for spontaneous preterm birth prediction from mid-trimester cervical ultrasound
Cette étude a développé et validé de manière externe des modèles d'apprentissage profond et multimodaux pour prédire l'accouchement prématuré spontané à l'aide de l'échographie cervicale du deuxième trimestre, constatant que si la performance interne était modeste, la validation externe a donné des résultats médiocres probablement en raison de l'hétérogénéité de la prématurité, suggérant ainsi un besoin de modélisation spécifique par sous-types et de biomarqueurs additionnels.