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國際新模型精準評估母嬰健康 涵蓋間接影響助全球達標

為加速達成全球母嬰健康目標,國際研究團隊開發出一套全新的計算模型,能更精準評估各種創新健康干預措施對孕婦、新生兒及兒童的間接影響,並透過人工智慧超音波等案例模擬,展示其在減少疾病負擔方面的巨大潛力。

簡

簡詩雅

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圖/AI 生成示意圖
圖/AI 生成示意圖

為加速達成全球母嬰健康目標,一項全新的計算框架(學術研究模型,即透過程式運算來模擬真實世界情況的工具)已開發完成。這套工具旨在評估各層級(包括世界範圍、區域、國家或次國家層級)的創新健康干預措施所帶來的影響,涵蓋了孕婦從懷孕初期到分娩,以及新生兒和五歲以下兒童的健康結果。

根據《Bioengineer.org》報導,目前母嬰與兒童健康指標,未能達到聯合國「永續發展目標」(非台灣本地的健康政策,指聯合國設定的全球性發展目標)所訂定於 2030 年前實現的目標,這對全球健康構成嚴峻挑戰。現有工具如 Lives Saved Tool 雖能評估干預措施對健康結果和經濟成本的影響,但在整合創新干預措施方面缺乏彈性。

這套新模型由十五個相互關聯的模組組成,涵蓋了生命各階段的不同健康狀況,包括孕期貧血、子癇前症、難產、產後出血、產褥敗血症、早產、胎齡過小、呼吸窘迫症候群、新生兒敗血症、出生窒息、發育遲緩與消瘦等。該模型能夠捕捉母嬰與兒童健康狀況間的動態互動,尤其能考量孕期早期檢測和預防的完整影響。

一項使用案例顯示,若將針對貧血與子癇前症的標準照護和新型診斷干預措施,以及用於早期檢測的人工智慧超音波普及率提升至六成,預計可在 2024 至 2040 年間,於世界範圍內減少 2.07 億「失能調整生命年」(disability-adjusted life years, DALYs)。其中,人工智慧超音波應用於早期檢測難產、出血及分娩風險,並引導至醫療機構轉診。這項新開發的模型工具,具備高度彈性,可適用於世界範圍、區域、國家或次國家層級的各種創新干預措施。

參考來源

標籤: # 母嬰健康 # 健康模型 # 人工智慧 # 公共衛生 # 永續發展目標
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# 塔斯卡極大學 # 基因體研究 # 健康差異

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