胎儿超声标准切面智能分类的MLOps临床转化框架构建与应用

为解决胎儿超声标准切面检测临床转化难题，研究人员开发了首个专用于胎儿超声成像的FetalMLOps框架。该研究通过十步MLOps方法学实现机器学习全生命周期管理，涵盖数据标准化(ETL)、模型优化(RESTful API部署)及伦理AI嵌入，显著提升了产前检查中胎儿发育评估的自动化水平。

　　

在产前监护领域，胎儿标准切面(standard plane)检测是评估胎儿发育和早期异常识别的关键环节。尽管机器学习(ML)在该领域取得显著进展，但临床转化仍受限于缺乏端到端的标准化框架。为此，研究者创新性提出FetalMLOps——首个针对胎儿超声成像量身定制的机器学习运维(MLOps)体系。

该框架采用十步临床适配方法论，从定义临床目标到数据标注均严格匹配真实医疗场景。通过开发ETL(提取-转换-加载)流程实现数据标准化与匿名化处理，显著提升输入质量。模型开发阶段优选兼顾精度与效能的架构，采用临床相关指标指导选择。最佳模型通过RESTful API部署，并遵循持续集成/交付(CI/CD)和性能监控的MLOps最佳实践。

创新性在于框架深度融合可解释性AI(XAI)与环境可持续理念，推动符合伦理的透明人工智能应用。通过构建临床意义明确的ML管道(pipeline)，FetalMLOps成功弥合算法创新与临床落地的鸿沟，为产前监护领域可信赖、可扩展的AI应用树立新范式。图文摘要生动展示了该框架覆盖机器学习全生命周期的特色，从临床目标定义到可持续性评估，完整搭建了研究与临床实践的转化桥梁。