MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3233/shti240537

Медицинская библиотека · Studies in health technology and informatics · 2024

Data for AI in Congenital Heart Defects: Systematic Review.

Mayer Paula Josephine, Poyraz Rasim Atakan, Hölter Thimo, Thun Sylvia, Vorisek Carina Nina

СтатьяСистематический обзорПеревод в очереди

Аннотация

Congenital heart disease (CHD) represents a significant challenge in prenatal care due to low prenatal detection rates. Artificial Intelligence (AI) offers promising avenues for precise CHD prediction. In this study we conducted a systematic review according to the PRISMA guidelines, investigating the landscape of AI applications in prenatal CHD detection. Through searches on PubMed, Embase, and Web of Science, 621 articles were screened, yielding 28 relevant studies for analysis. Deep Learning (DL) emerged as the predominant AI approach. Data types were limited to ultrasound and MRI sequences mainly. This comprehensive analysis provides valuable insights for future research and clinical practice in CHD detection using AI applications.

Для цитирования: Mayer Paula Josephine, Poyraz Rasim Atakan, Hölter Thimo, Thun Sylvia, Vorisek Carina Nina. Data for AI in Congenital Heart Defects: Systematic Review.. Studies in health technology and informatics. 2024. DOI: 10.3233/shti240537.

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.