Development of AI Models for Early Prediction of Preterm Birth
Rattachement africain : jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Preterm birth is one of the most important neonatal complications. In this study, we aimed to establish an artificial intelligence model for early prediction of preterm birth. Based on genetic and lifestyle data from over 20,000 neonates, we developed high-performed early prediction models up to 0.92 of AUC. Our developed models will help early prediction and appropriate intervention of preterm birth.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Development of AI Models for Early Prediction of Preterm Birth
- Date Crossref
- 07/08/2025
- Éditeur
- IOS Press
- Type
- book-chapter
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Tohoku University Tohoku Medical Megabank Organization pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Tohoku Medical Megabank Organization pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
The University of Tokyo pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Sendai Red Cross Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Graduate school of Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Japan Red Cross Sendai Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Tohoku Medical Megabank Organization — Tohoku University, Tohoku Medical Megabank Organization et The University of Tokyo, avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.