本地首次推出旨在避免孕妇早产的预防计划，要创建全国早产数据库，并研发筛查和预测早产的工具，包括利用人工智能计算出个别孕妇的早产风险指数，让医生为她们量身定制干预措施。
本地去年早产率为8.2%
早产是五岁以下孩童最大的死因，并可能导致长期后果，包括大脑、肺部和神经肌肉等问题，对家庭造成心理和经济影响。全球每10个新生儿就有一个是早产儿，本地去年的早产率为8.2%。
竹脚妇幼医院全球母婴健康与护理转型处长赵忠义教授说，全球和本地的早产率在过去10年并没有显著改善，突显了有效干预的迫切性。
在赵忠义的带领下，竹脚妇幼医院与新加坡中央医院的十几名新生儿科医生和产科医生星期五（10月4日）在竹脚妇幼医院第11届医疗科学研讨会上，正式推出本地首个早产预防计划，旨在为本地乃至全球降低早产率做出贡献。此计划由远东机构出资50万元启动，资助团队三年的科研工作。
去年，本地早产儿当中约60%属自发性早产，40%属医源性早产。目前已经有临床干预措施可以预防医源性早产；例如，如果筛查发现孕妇患有子痫前症（preeclampsia），可在怀孕期间服用低剂量阿司匹林。然而，这种预防措施并不适用于每个这样的孕妇。
至于自发性早产，竹脚妇幼医院孕妇胎儿医学资深顾问医生陈伊卡（Ilka Tan）指出，这类早产涉及多种风险因素，其中孕妇曾经早产或流产是最主要的预测因素之一。
在陈伊卡领导的竹脚妇幼医院早产诊所，高风险孕妇当中约有一半是这类孕妇。不过，对于首次怀孕的女性，目前还无法准确预估她们面对自发性早产的风险。
这方面的其他风险因素包括曾接受宫颈手术、先天性子宫异常，以及可由超声检测出的宫颈较短。
陈伊卡说，为了降低早产风险，医生可以采取的措施包括用宫颈缝合术（cervical cerclage）避免子宫颈提前张开，或给予黄体酮（progesterone）药物治疗。
研发机器学习工具 评估早产风险
基于上述情况，早产预防计划的目标之一是针对自发性早产展开研究，争取完善预测和筛查早产的方法，以提供更好的预防和治疗方案。
赵忠义指出，团队有望研发一种采用机器学习的早产风险评估工具，结合多个与早产相关的指标和因素，例如血液或阴道液体检测结果，可能还可结合阴道微生物指标等有用指标，再通过人工智能计算出孕妇早产的可能性。有了个别孕妇的早产风险指数，医生就可根据这些指数为每名孕妇提供量身定制的干预措施，预防早产。
他说：“导致早产的因素很多，这个工具结合越多与早产相关的风险因素和指标，对早产风险的预测准确度就会越高。”
建立全国早产数据库 监测有早产风险女性
预防计划的另一目标是创建全国早产数据库，以监测有早产风险的女性，并预测她们的未来健康风险，从而促进整体人口健康。此外，这些数据也有助于监察早产婴儿成长过程面临的健康风险，为他们提供持续护理，提升整体健康水平。
我国这个团队还与英国伦敦帝国学院和加拿大多伦多大学等海外机构合作，共同研究早产问题。
