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Google Research于10月21日介绍一项前瞻性多中心研究：研究人员让未接受专业超声培训的一线操作者使用便携探头完成标准化“盲扫”，再由AI从影像估算孕周。研究分别在芝加哥的Northwestern Medicine和内罗毕的Jacaranda Health开展，重点检验模型面对新临床环境、不同人群及陌生设备时能否保持表现。
论文纳入385名孕16至36周的参与者。模型原先使用北卡罗来纳州和赞比亚数据训练；团队只用芝加哥120人的试点数据做少量适配，之后在芝加哥192人和未参与微调的内罗毕193人中前瞻性测试。Google报告模型平均绝对误差为4.18天，专家超声测量为4.48天；内罗毕测试的误差为4.27天。研究称模型在这两处达到了相对专家方法的非劣效表现。
这仍是研究系统的临床评估，不代表已获准作为独立诊断工具，也不能据此推断它适用于所有地区或人群。它的看点在于验证AI能否与低成本探头、较少培训和真实门诊流程配合；研究方也指出，设备适配、电池续航、扫描质量判断和向临床人员呈现模型不确定性，都是扩展应用前需要解决的问题。 |
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