在最新的研究中，上海交通大学的研究人员提出了一种基于深度学习的运动评估模型（MAM），该模型结合了婴儿视频和基本特征，旨在在烦躁运动（FM）阶段实现 GMA 自动化。MAM 表现出强大的性能，在外部验证期间实现了 0.967 的曲线下面积 (AUC)。重要的是，它严格遵循 GMA 的原则，并具有强大的可解释性，因为它可以准确识别视频中的 FM，与专家评估基本一致。
