中山大学中山眼科中心教授林浩添团队与中山大学附属第一医院教授王子莲团队联合攻关，首次通过眼底血管特征实现子痫前期无创早期预测。近日，相关成果在线发表于《npj数字医学》（npj Digital Medicine）。

PROMPT模型功能模块设计。研究团队供图

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作为人体唯一可直接观察神经血管的活体器官，眼睛在反映全身健康方面具有独特的“窗口”作用。随着人工智能和眼科影像技术的快速发展，眼作为监测系统健康状态的前哨器官，这一独特优势日益凸显。

子痫前期作为妊娠期特有疾病，是导致孕产妇和围产儿死亡的主因。现有预测方法多为侵入性且成本高昂，基层推广困难。研究团队创新性地以早孕期眼底血管改变为突破口，采用AI深度学习算法提取视网膜特征，结合临床数据构建PROMPT预测模型（子痫前期风险因素-眼科数据-平均动脉压预测试验）。

该研究首次证实眼底血管特征可作为子痫前期预测的新型生物标志物，PROMPT模型预测子痫前期的AUC达0.87（0.83-0.90），预测早产型子痫前期高达0.91（0.85-0.97），显著优于基线模型（p<0.001）。该技术可将严重不良妊娠结局检出率提升至41%，预计每10万例筛查可预防1809例子痫前期发生，节约社会总成本超5000万美元。

PROMPT模型具备无创、便捷、成本效益高等优势，适用于基层医疗机构推广，为中低收入国家的母婴保健决策提供依据，对优化妊娠期疾病防控具有重要意义。研究团队继续推动多中心研究及真实世界落地应用，以期为中低收入国家提供经济、可及的母婴保健新方案，同时为卫生政策制定者提供了重要的经济学参考。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41746-025-01582-6