近期，上海市紅房子婦產科醫院的金莉萍與上海交通大學李金金的聯合研究團隊，在《The Innovation Medicine》雜志上發表了一項突破性成果。他們推出了一款基于人工智能的流產風險預警平臺，首次實現了在懷孕前對流產風險進行精準預測。

傳統臨床監測手段，如超聲波檢查和人絨毛膜促性腺激素（hCG）檢測，多在妊娠過程中使用，但主要為事后診斷，難以提前預防流產。因此，孕前階段預測流產風險一直是全球醫療研究的重點。

研究團隊發現，女性懷孕前血清中的代謝物組氨酸水平升高與流產風險密切相關。通過對481名女性的血清樣本進行深入分析，并結合其他臨床指標，團隊成功構建了一種高精度的流產風險預測模型。該模型主要利用組氨酸等氨基酸的濃度來預測孕婦流產的可能性。

這一研究首次實現了在懷孕前通過分析血清代謝物來精準預測流產風險，有望提高妊娠成功率，降低流產率，并對未來孕期并發癥的早期預測和胎兒發育異常的風險評估提供新的思路。這一創新不僅為孕婦帶來了有效的流產風險預警，也為醫學界開辟了新的研究方向。