日前，阿里云對外披露了ET醫療大腦的新突破。他們聯合青梧桐基因研究團隊，對臨床數據、檢驗數據、基因數據結合孕婦生活方式，用機器學習算法實現了對妊娠糖尿?。ê喎Q：GDM）的精準預測，準確率達到83%。在孕早期積極干預后有望將實際發病率下降65%以上。這項技術填補了國內尚無準確預測工具的空白。

保守估計，GDM患病率在五分之一左右。也就說，每五個孕婦就有一個GDM患者。GDM對媽媽和胎兒危害很大，會增加孕婦妊娠期高血壓、胎停育、羊水過多等風險，胎兒早產、巨大兒等的發生率明顯升高。

目前，傳統妊娠糖尿病的診斷是基于孕24-28周的75ｇ無水葡萄糖耐量試驗的結果，孕早期（前3個月內）無準確的預測手段。臨床上采用基于風險因素的調查問卷，預測準確率低，漏診率高達30-40%。

阿里云ET醫療大腦的最新成果則可以根據孕8-12周的臨床檢查數據和基因數據，來預測個體的發病概率，目前準確率能達到83%，為高風險孕婦贏得了１２——１６周的干預時間。

“之前的篩查方法大多是基于高危因素進行判別，或者結合臨床檢查數據，如相關生化指標等進行人工智能機器學習，缺少個體的基因數據，預測結果并不理想?！卑⒗镌凭珳梳t療科學家顧斐表示，我們首次將高危因素數據、體檢和化驗數據、基因數據、生活方式數據綜合使用，隨著項目的開展，機器學習算法會越來越聰明，準確率有望進一步提升。

目前，此項目已經完成在吉林省婦幼保健院、長春市婦產醫院等十余家三甲醫院部署，已經與北京協和醫院、中國疾控中心營養與健康所等國內權威臨床科研機構開展合作，擬將上述系統用于妊娠期糖尿病高危人群提早干預對母胎結局影響的研究。

未來，阿里云將聯合青梧桐基因，在準確預測妊娠糖尿病的基礎上，建立妊娠糖尿病高風險人群的精準干預算法模型，通過精準預防，降低妊娠糖尿病發病率。