- 様々な研究を促進する環境の構築
- 基礎的および応用研究によるコンピュータサイエンスの進展
- 日々数十億人が使用する技術への影響の機会
- 研究成果の公開とGoogle製品への応用
- アイデアの共有と協力を通じたコンピュータサイエンス分野の進展
本記事では、Google Researchの研究者が胎児の健康を予測し、モデル性能に影響する要因を理解する機械学習モデルの開発と評価に取り組んでいます。CTGは妊娠中および分娩中に使用されるドップラー超音波技術であり、胎児心拍数（FHR）と子宮収縮（UC）を記録して胎児の健康状態を監視します。CTGの解釈には、NICHDやFIGOなどのガイドラインが使用されます。研究では、オープンソースのCTGデータセットを使用して、胎児の健康を予測するためのニューラルネットワークベースのモデルを開発し、さまざまな入力を評価しています。
この研究は、臨床的な意思決定を支援し、胎児のアウトカムを改善する可能性があります。低リソース環境で使用される方法を考慮した胎児の健康を予測するモデル開発と評価パイプラインの構築が行われています。