A Pilot Study of an Interpretable Machine Learning Model for Fetal Birth Weight Estimation: Standardizing Accuracy Across Sonographer Experience
이 파일럿 연구는 누출 없는 데이터로 학습된 해석 가능한 30개 특징의 릿지 회귀 모델이 기존의 Hadlock 4 공식과 비교하여 태아 출생 체중 예측 정확도를 유의미하게 향상시키고 다양한 숙련도를 가진 초음파 검사자들 사이에서 성능을 표준화한다는 것을 입증한다.