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AI分析胎盤 預測妊娠併發症風險

By on September 9, 2020

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」

產婦分娩後，病理學家不時會檢查胎盤有否異常，為母嬰提供即時及長期的重要健康訊息。惟醫院產婦眾多，在有限資源下，一般胎盤往往未經檢查就被丟棄。美國卡內基梅隆大學（CMU）的研究團隊最近研發出一種新技術，透過人工智能（AI）分析胎盤樣本，預測產婦在未來懷孕時，患上妊娠併發症的風險，減輕醫護人員的工作負擔。

CMU團隊透過研發一種AI技術，可以預測產婦患上妊娠併發症的風險。（法新社資料圖片）

CMU團隊研發一種AI技術，可以預測產婦患上妊娠併發症的風險。（法新社資料圖片）

確認每條血管健康狀況

科技媒體The Next Web報道，全球有2%至8%孕婦患有妊娠毒血症（pre-eclampsia）。這病症對母嬰均構成致命風險，但透過病理性的胎盤蛻膜性血管病變（Decidual Vasculopathy, DV）檢測， 有助預測產婦在下一胎懷孕期間，患上妊娠併發症包括妊娠毒血症的風險。奈何病理學家須經過多年的專業訓練，才能診斷婦女是否患有妊娠併發症；再者，醫院內孕婦人數眾多，病理學家一般缺乏足夠時間詳細檢查每一個胎盤。

CMU團隊期望，通過AI機器學習技術，自動掃描產婦的胎盤影像，以偵測其血管狀況，並確認每條血管是否健康，快速識別胎盤樣本有否蛻膜性血管病變的徵狀，以評估她們懷有下一胎時，會否出現妊娠併發症，從而及早治療，減低母嬰風險。此外，該演算法還能分析婦女懷孕時的不同特徵，例如胎齡、母體狀況等。一旦系統檢測到任何異常情況，便為該胎盤作出標記。

AI有助病理學家找出胎盤的異常情況，再對症下藥。（卡內基梅隆大學圖片）

AI有助病理學家找出胎盤的異常情況，再對症下藥。（卡內基梅隆大學圖片）

冀降檢測成本服務母嬰

與專業病理學家相比，CMU的演算法更能準確地為病變作出分類。然而， CMU研究員表示，有關系統並非旨在取代專業的醫學人員，相反，他們期望通過AI標記，協助病理學家找出胎盤內出現異常的地方，再對症下藥。團隊長遠期望AI系統有助減低檢測成本，為更多孕婦及嬰兒提供服務。

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