由于臨床指標的多樣性和復雜性，現有方法難以建立全面可靠的引產結果預測模型。因此，本研究旨在分析引產相關的臨床指標，并建立和評估基于小樣本數據的預測模型。研究對象為上海市第一婦嬰保健院在2023年2月至2024年1月期間進行引產的90例孕產婦，臨床指標共記錄52項。采用最大信息系數（MIC）對臨床指標進行特征選擇，以降低特征高維特性引起的過擬合風險。然后，基于MIC選擇的特征，將基于小樣本的支持向量機（SVM）模型與基于大樣本的全連接神經網絡（FCNN）模型進行對比分析，并繪制受試者工作特征曲線（ROC）。通過計算MIC分值，特征維數由55維降至15維，SVM模型的曲線下面積（AUC）從特征選擇前的0.872提高至0.923。模型對比結果顯示，SVM的預測性能優于FCNN。研究表明，采用SVM進行引產結果預測效果良好，MIC特征選擇有效地提高了模型的泛化能力。這一研究為引產結果的預測提供了可靠方法，具有潛在的臨床應用前景。
目的運用超聲心動圖技術及其對左心室舒張功能的分級評估二尖瓣微創修復手術糾治單純二尖瓣脫垂患者左心室結構和功能的變化。方法納入 2016 年 1 月至 2017 年 5 月在我院心胸外科接受二尖瓣微創修復術的單純二尖瓣脫垂患者 37 例作為手術組，其中男 25 例、女 12 例，年齡（53.49±11.02）歲。另選擇年齡、性別與之相匹配的 34 例正常體檢者為對照組，其中男 19 例、女 15 例，年齡（54.26±8.33）歲。回顧性分析術前及術后 1 個月、3 個月、6 個月、1 年的心臟超聲數據，計算心功能參數并對左心室舒張功能分級，通過組間兩兩比較分析術后患者在左心結構和功能的改善情況。結果手術組患者術后左心室收縮、舒張期末內徑，左心房內徑、左心室容積較術前顯著縮小；術后左心室和左心房的內徑較術前顯著縮小，但大于對照組；術后 1 個月射血分數較術前顯著降低，隨后恢復至正常水平；術后 6 個月和 1 年左心室舒張功能不全發生率顯著低于術前，差異均有統計學意義（P<0.05）。結論單純二尖瓣脫垂患者行微創修復術后，左心房、左心室結構重構的同時左心室收縮和舒張功能也有顯著改善。