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人工智能整合工具辅助超声盲扫估计胎龄的准确性
准确评估胎龄对孕期保健至关重要，通常需要通过超声检查完成，而某些资
源匮乏地区可能没有超声检查仪器。2024年8月，JAMA发表了一项研究，该研
究开发了一种深度学习的人工智能（artificialintelligence，AI）模型，并
将其整合于一种低成本、电池供电设备的软件中，辅助超声盲扫估算胎龄［1］。
研究旨在评估未经超声专业培训的人员使用AI设备辅助超声盲扫估算胎龄的准
确性。
该研究为前瞻性的诊断性研究，在赞比亚卢萨卡和美国北卡罗来纳州教堂山
招募了400例早孕期孕妇，均为单胎妊娠、胎儿存活，且各项指标无异常。研究
最初先由超声专业医师经阴道测量胎儿顶臀长，确定实际准确的胎龄。在整个妊
娠期（包括妊娠14~27周+6的主要评估窗口期）的随机随访中，未经专业培训
的人员使用AI设备对孕妇腹部进行超声盲扫（检验指标），同时超声专业医师
使用专业超声仪器进行胎儿生长指标测量（金标准）。主要结局是检验指标和金
标准的平均绝对误差（meanabsoluteerror，MAE），其计算方法是将每种方法
的估计值与早孕期确定的准确胎龄进行比较，如果差值在±2d的预设范围内，
则视为等效。
在主要评估窗口期内，AI设备检测结果与金标准等效，MAE（SE）为3.2（0.
1）d与3.0（0.1）d［差值为0.2d（95%CI：－0.1~0.5）］。评估值与早孕期
确定的准确胎龄相差在7d内的比例也相近（检验指标为90.7%；金标准为92.5%）。
在预先指定的亚组中，包括赞比亚和北卡罗来纳州队列以及体重指数较高的人群，
评估结果一致。
该研究结果表明，在妊娠14~27周+6，未经专业培训的人员使用低成本的床
旁AI设备估算的胎龄与超声专业医师使用专业超声设备进行胎儿标准生长指标
测量估算的胎龄一样准确。该研究结果对资源匮乏环境下的产前保健具有重要意
义，将世界卫生组织计划为所有孕妇提供超声胎龄估算的目标向前推进了一步。
参考文献
[1]StringerJSA,PokaprakarnT,PrietoJC,etal.Diagnosticaccurac
yofanintegratedAItooltoestimategestationalagefromblindult
rasoundsweeps[J].JAMA,2024,332(8):649-657.DOI:10.1001/jama.202
4.10770.
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