大多数人工智能（AI）研究都集中在高收入国家，其中成像数据，IT基础设施和临床专业知识丰富。但是，在需要医学成像的有限资源环境中取得了较慢的进步。例如，在撒哈拉以南非洲，由于获得产前筛查的机会有限，围产期死亡率的率很高。在这些国家，可以实施AI模型，以帮助临床医生获得胎儿超声平面以诊断胎儿异常。到目前为止，已经提出了深度学习模型来识别标准的胎儿平面，但是没有证据表明它们能够概括获得高端超声设备和数据的中心。这项工作研究了不同的策略，以减少在高资源临床中心训练并转移到新的低资源中心的胎儿平面分类模型的域转移效果。为此，首先在丹麦的一个新中心对1,008例患者的新中心进行评估，接受了1,008名患者的新中心，后来对五个非洲中心（埃及，阿尔及利亚，乌干达，加纳和马拉维进行了相同的表现），首先在丹麦的一个新中心进行评估。 ）每个患者有25名。结果表明，转移学习方法可以是将小型非洲样本与发达国家现有的大规模数据库相结合的解决方案。特别是，该模型可以通过将召回率提高到0.92 \ pm 0.04 $，同时又可以维持高精度。该框架显示了在临床中心构建可概括的新AI模型的希望，该模型在具有挑战性和异质条件下获得的数据有限，并呼吁进行进一步的研究，以开发用于资源较少的国家 /地区的AI可用性的新解决方案。
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数据集的质量在成功培训和部署深度学习模型中起着至关重要的作用。特别是在系统性能可能影响患者健康状况的医疗领域，干净的数据集是可靠预测的安全要求。因此，在构建自主临床决策系统时，离群值检测是一个必不可少的过程。在这项工作中，我们评估了自组织图对外离检测的适用性，专门针对包含白细胞定量相图像的医学数据集。我们根据量化误差和距离图检测和评估异常值。我们的发现证实了自组织地图对于手头数据集的无监督分布检测的适用性。根据专家领域知识，自组织地图与手动指定的过滤器相同。此外，它们在探索和清洁医疗数据集的工具方面显示了希望。作为未来研究的方向，我们建议将自组织地图和基于深度学习的特征提取的结合。
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