脑电图的系统［14，16］。
4.b超结果的解释：主要在胎儿体重的估计方面［17］。
5.妇科方面：如small等［18］开发的妇科疾病诊断专家系统，包括：子宫肌瘤、慢性盆腔感染性疾病、子宫（内膜）息肉、宫颈息肉、慢性膀胱尿道炎、结肠炎和回肠炎，临床检查包括盆腔检查、子宫输卵管造影，b超及腹腔镜。
(二)妇产科领域近期的研究
计算机在妇产科领域应用的近期研究，主要集中在ctg的计算机辅助分析和分娩处理上。其中较突出的研究是英国普利茅斯医学院研究生院妇产科keith等(1994～1995年)［19～22］开发的智能ctg分析系统。该系统为联合应用数字算法和人工神经网络法的系统，它基于400多条具有专家水平的产时评估及处理规则。而且ctg先经数字算法预处理，再经人工神经网络分析，可大大提高分析精度。此外，该系统可象医生分析病情一样，对所作出的处理建议进行解释，这样使用者可以不必盲从该系统的建议，而象与一位经验丰富的同行讨论病例一样，对信息加以判断。由英国16家水平领先的妇产科中心的17位专家对该系统进行了评估。他们对从2 400份高危分娩病历中选出的50份病例资料，同时进行人为分析和ctg系统分析。具体方法为，由专家和ctg系统各自在间隔1个月以上的时间内分析病例2次。结果：(1)ctg系统与17位专家的意见一致者，明显多于仅与某位专家的意见一致者(67.33%，kappa=0.31，p<0.001)；(2)由两位操作者分别完成ctg系统分析时，结果一致性可达99.16% (kappa=0.98，p<0.001)；(3)在无需干涉（正常分娩、脐动脉ph>7.15、脐静脉ph>7.20、5分钟apgar评分≥9分）的病例中，ctg系统的建议比15位专家都好；(4)ctg系统建议11例行剖宫产，15位专家也有同样建议；(5)与多数专家的分析一致，ctg系统也可识别出多数新生儿分娩窒息（脐动脉ph<7.05，或碱缺失≥12 mmol/l，5分钟apgar评分≤7分，且有新生儿病率）。此外，ctg系统还能识别专家们认为不可识别的胎心率与宫缩描记图，说明智能ctg系统在协助提高医生诊断技能方面，有相当的潜力。
在妇产科领域应用的还有如著名的oxford sonicaid system 8000系统。hiett等［23，24］在575例高危妊娠中，用该系统与目测法进行比较，对正常曲线，医生与8000系统分析的结果一致者占93%～96%；对异常曲线，两者分析的结果一致者仅占30%～40%；根据医生目测的结果对51%孕妇的产程进行干涉，而根据8000系统分析的结果，仅对9%孕妇的产程进行干涉。结果机测促使9例分娩，6例结果异常(4例胎儿宫内窘迫；1例妊娠28周，1例妊娠32周，因宫内窘迫手术产；1例妊娠32周者因严重宫内发育迟缓，死于并发症)，而目测促使2例分娩新生儿均正常。他们还将该系统用于监测硫酸镁对ctg的影响，结果发现胎心率基线无改变，而长程、短程变异明显下降，加速次数减少。kol等［25］用人工神经网络法解释无激惹试验(nst)，其结果与专家分析的950幅ctg结果进行比较，其区别正常图形的正确率为89%，区别异常图形的正确率为87%。
土耳其hacettepe大学妇产科beksac等用人工智能测定孕妇血清标志物以诊断先天性疾病[26];解释脐血流波形［27，28］，反映正常结果的特异性及敏感性达98.6%和51.
