机器学习可以帮助分娩后的母亲预防随后的怀孕问题，从而挽救他们的生命和未来婴儿的生命。

该技术通过自动检测实验室载玻片上胎盘中称为蜕膜性血管病变(DV)的微观异常而起作用。当前，由于围产期病理学家超额预订，许多胎盘在进行DV检查之前被丢弃。

研究人员开发了AI方法来帮助解决这一不足，其主要目的是预防先兆子痫，这是一种危险疾病，会影响所有孕妇的2%至8%。

这项工作是在卡内基梅隆大学和匹兹堡大学医学中心进行的。它在《美国病理学杂志》上运行。

该团队拥有跨学科病理学，计算机科学和机械工程方面的多学科专业知识。

主要作者丹尼尔·克莱默(Daniel Clymer)博士及其同事写道：“最终，该方法将允许以更标准化的方式筛查更多胎盘，从而提供有关哪些病例将从更深入的病理学检查中受益最大的反馈。”

在新闻发布会上通过发行杂志爱思唯尔发，克莱默补充说，病理学家不必为重新进入就业市场做好准备。

他说：“此处的目标是，通过标记病理医生应仔细观察的图像区域，这种算法可能能够帮助加快处理过程。”