背景 妊娠糖尿病（GDM）は、母体や新生児に多くの悪影響を及ぼす可能性のある一般的な妊娠合併症です。GDMのリスクを正確に予測することは、出生前教育および臨床意思決定の貴重な補足となります。従来の予測モデルと比較して、人工知能（AI）アルゴリズムは、より高い予測精度と強力な個別化機能を示しています。しかし、GDM予測におけるAIモデルの適用はまだ発展段階にあり、その性能と臨床的有用性は徹底的に評価されていません。したがって、本研究は、GDM予測のためのAIモデルの公表された予測性能を系統的にレビューし、批判的に評価し、将来の研究や実用的な応用のための洞察を提供することを目的としています。方法 6つのデータベース（PubMed、Web of Science、Cochrane Library、Scopus、EMBASE、およびOVID）を横断して系統的な文献検索を実施します。タイトルおよび要旨のスクリーニング、全文レビュー、データ抽出は2人の著者によって独立して行われます。含まれる研究の特徴、方法論的質、およびモデルの適用性に関する定性的データは、ナarrativeにより要約され、表形式で提示されます。複数の研究からの予測性能データを持つモデルに対しては、潜在的な異質性を考慮して、ランダム効果メタアナリシスまたはメタ回帰を用いて結果を統合します。倫理および普及 倫理的承認は、この系統的レビューおよびメタアナリシスには適用されないと見なされます。結果は公表された文献に基づき、査読付きジャーナルへの発表を通じて広められ、臨床医療に焦点を当てた主要な会議で発表されます。系統的レビュー登録 PROSPERO登録番号 CRD42025645913
Liangら（火曜日）は、この問題を研究しました。