胚胎停育的影响因素分析及预测研究

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....

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Published in国际生殖健康/计划生育杂志 Vol. 43; no. 4; pp. 332 - 337
Main Authors 李苗苗, 江洪, 蔡朋达
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 261000 潍坊,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 2024
Subjects
神经网络,计算机
Neural networks,computer
Deep learning
Embryonic arrest
Embryonic development
Root cause analysis
胚胎发育
影响因素分析
深度学习
人工智能
胚胎停育
Artificial intelligence
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ISSN1674-1889
DOI10.12280/gjszjk.20240148

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Summary: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.
ISSN:1674-1889
DOI:10.12280/gjszjk.20240148