Performance Assessment of Decision Tree-Based Predictive Classifiers for Risk Pregnancy Care

Moreira, Mário W. L.; Rodrigues, Joel J. P. C.; Kumar, Neeraj; Niu, Jianwei; Woungang, Isaac

doi:10.1109/glocom.2017.8254451

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Artificial Intelligence in Pregnancy: A Scoping Review

et al. 2020

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Artificial Intelligence has been widely applied to a majority of research areas, including health and medicine. Certain complications or disorders that can appear during pregnancy can endanger the life of both mother and fetus. There is enough scientific literature to support the idea that emotional aspects can be a relevant risk factor in pregnancy (such as anxiety, stress or depression, for instance). This paper presents a scoping review of the scientific literature from the past 12 years (2008)(2009)(2010)(2011)(2012)(2013)(2014)(2015)(2016)(2017)(2018)(2019)(2020) to identify which methodologies, techniques, algorithms and frameworks are used in Artificial Intelligence and Affective Computing for pregnancy health and well-being. The methodology proposed by Arksey and O'Malley, in conjunction with PRISMA-ScR framework has been used to create this review. Despite the relevance that emotional status can have as a risk factor during pregnancy, one of the main findings of this study is that there is still not a significant amount of literature on automatic analysis of emotion. Health enhancement and well-being for pregnant women can be achieved with artificial intelligence or affective computing based devices, hence future work on this topic is strongly suggested.

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Artificial Intelligence in Pregnancy: A Scoping Review

et al. 2020

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Fetal Birth Weight Estimation in High-Risk Pregnancies Through Machine Learning Techniques

Moreira

Rodrigues

Furtado

et al. 2019

ICC 2019 - 2019 IEEE International Conference on Communications (ICC)

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Fatores Associados E De Risco Para Sindromes Hipertensivas Gestacionais No Brasil: Uma Revisão Integrativa

Silva,

De Paiva

2023

Rev. Contemp.

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As síndromes hipertensivas gestacionais são as complicações mais frequentes na gestação e uma das principais causa de mortalidade materna, sendo notório conhecer seu perfil epidemiológico. Trata-se de uma revisão integrativa da literatura com o objetivo de identificar e agrupar os fatores associados e de risco das síndromes hipertensivas gestacionais em gestantes brasileiras apresentados na literatura recente. A busca deu-se nas bases de dados SciELO, MEDLINE e LILACS no período de 2018-2023, através dos Descritores em Ciências da Saúde: hipertensão gestacional, pré-eclampsia, toxemia gravídica, eclampsia, hipertensão induzida pela gravidez, síndrome hellp, fatores de risco; prevenção; prevenção de doenças; epidemiologia clínica. Foram identificados 49 artigos e inclusos segundo os critérios apenas 07 deles. Os grupos de fatores de riscos e associados principais para SHGs foram: multiparidade associada com idade avançada e história clínica-obstétrica desfavorável; obesidade e diabetes prévios à gestação; baixa escolaridade, renda baixa e idade média entre 20-30 anos. Conclui-se que é importante melhorar as informações obtidas na história de saúde de gestantes, além de ser necessário criar melhores associações entre os fatores de riscos de agravos maternos para atuação eficaz do serviço preventivo a doenças de alto risco na gestação.

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Performance Assessment of Decision Tree-Based Predictive Classifiers for Risk Pregnancy Care

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Artificial Intelligence in Pregnancy: A Scoping Review

Artificial Intelligence in Pregnancy: A Scoping Review

Fetal Birth Weight Estimation in High-Risk Pregnancies Through Machine Learning Techniques

Fatores Associados E De Risco Para Sindromes Hipertensivas Gestacionais No Brasil: Uma Revisão Integrativa

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