近期，上海市紅房子?jì)D產(chǎn)科醫(yī)院的金莉萍與上海交通大學(xué)李金金的聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)，在《The Innovation Medicine》雜志上發(fā)表了一項(xiàng)突破性成果。他們推出了一款基于人工智能的流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)，首次實(shí)現(xiàn)了在懷孕前對(duì)流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

傳統(tǒng)臨床監(jiān)測(cè)手段，如超聲波檢查和人絨毛膜促性腺激素（hCG）檢測(cè)，多在妊娠過(guò)程中使用，但主要為事后診斷，難以提前預(yù)防流產(chǎn)。因此，孕前階段預(yù)測(cè)流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)一直是全球醫(yī)療研究的重點(diǎn)。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，女性懷孕前血清中的代謝物組氨酸水平升高與流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)。通過(guò)對(duì)481名女性的血清樣本進(jìn)行深入分析，并結(jié)合其他臨床指標(biāo)，團(tuán)隊(duì)成功構(gòu)建了一種高精度的流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。該模型主要利用組氨酸等氨基酸的濃度來(lái)預(yù)測(cè)孕婦流產(chǎn)的可能性。

這一研究首次實(shí)現(xiàn)了在懷孕前通過(guò)分析血清代謝物來(lái)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，有望提高妊娠成功率，降低流產(chǎn)率，并對(duì)未來(lái)孕期并發(fā)癥的早期預(yù)測(cè)和胎兒發(fā)育異常的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供新的思路。這一創(chuàng)新不僅為孕婦帶來(lái)了有效的流產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，也為醫(yī)學(xué)界開(kāi)辟了新的研究方向。