换一批
换一批摘要胚胎停育(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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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Embryonic developmentRoot cause analysisArtificial intelligenceNeural networks,computerDeep learningEmbryonic arrest
栏目名称
综述
DOI
10.12280/gjszjk.20240148
发布时间
2024-08-08
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