MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций
Медицинская библиотека · Biomedical sciences instrumentation · 1995

Machine learning for development of an expert system to predict premature birth.

Woolery L K, Grzymala-Busse J

СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАПеревод в очереди

Аннотация

Normal pregnancy involves a term of 40 weeks gestation. Problems associated with low birthweight and prematurity continue to plague childbearing families and the healthcare system because 8-12% of all newborns in the United States deliver prior to 37 weeks gestation. The high cost of caring for premature babies increasingly treats all pregnant women as if they are 'high risk' for preterm birth. Artificial intelligence techniques used a machine learning program named LERS1 with large datasets (n = 18,890; 214 variables), statistical analysis, expert verification techniques, and a prototype expert system2 that yielded improved accuracy (53-90%) over existing manual techniques (17-38%) for predicting preterm birth.

Для цитирования: Woolery L K, Grzymala-Busse J. Machine learning for development of an expert system to predict premature birth.. Biomedical sciences instrumentation. 1995.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.