石巖

（上海市大數據中心，上海 200072）

0 引言

胎兒宮內發(fā)育情況是產科重要研究對象之一，胎兒發(fā)育異常是造成圍產期胎兒生長受限、巨大兒、甚至死亡的重要原因。胎兒在宮內生長的過程中，如果胎兒與胎盤間的循環(huán)及交換被影響，則導致胎兒生長受限發(fā)生；孕期母體鎘暴露會引發(fā)胎兒生長受限等發(fā)育毒性［5］；新生兒出生體質量低（體質量<2.5 kg）或出生時生長發(fā)育遲緩，其成年后冠心病及相關疾?。ㄈ缰酗L、糖尿病、高血壓）的發(fā)病率較高［1］。因此，胎兒生長發(fā)育情況的研究，一直是產科臨床研究中難點問題之一。

相關研究表明，體重、雙頂徑和腹圍等參數是用于胎兒生長評價的重要指標，因此許多研究人員通過多個參數的表現來對胎兒發(fā)育和健康狀況進行綜合評估。然而傳統的判定標準是以大樣本人群為基礎進行統計建模并預測，生長曲線的異常判斷均采用相同的判斷規(guī)則，所以目前沒有適合全人群的胎兒體重估算標準可用于真實診斷胎兒生長受限。

針對上述問題，本文研究了采用3 種不同標準的胎兒生長曲線作為預警模型，旨在更加準確真實的反映每個胎兒的生長發(fā)育情況，同時也為從事相關工作的人員提供更符合該地區(qū)胎兒生長規(guī)律的胎兒生長曲線預警標準。在該系統中，一方面考慮每個孕婦的多個參數綜合判斷，包括胎兒估算體重、腹圍、雙頂徑等，充分考慮了其形態(tài)學因素對胎兒的影響。另一方面，系統還可觀察對比不同標準下各指標生長曲線的變化趨勢，以此來選擇最適合的預警模型，使得觀測結果更為準確，輔助醫(yī)生及時發(fā)現問題并給予相應的診療措施。

1 研究內容

本系統整體架構由醫(yī)患服務模塊、預警模型模塊、數據管理模塊組成。醫(yī)患服務運用了微服務、微信小程序等作為技術支撐，預警模型提供胎兒發(fā)育模型計算及曲線展示、多參數預警模型計算等功能，數據管理模塊提供疾病數據存儲規(guī)范及患者管理等功能，如圖1所示。

圖1 基于微服務的智能胎兒生長發(fā)育預警系統整體架構

1.1 醫(yī)患服務模塊

（1）系統服務通過標準接口進行交互，可以單獨或者組合對外提供面向不同場景的服務。

（2）通過微信小程序的方式，為醫(yī)生和患者提供生長曲線可視化功能，提供結構化參數信息錄入界面，實時為用戶提供服務。

1.2 預警模型模塊

（1）基于超聲檢查數據，利用香港標準，新加坡標準，Intergrowth-21 等三個標準，針對不同人群提供模型計算和曲線展示。

（2）系統支持切換不同標準進行預警，同時提供對胎兒生長發(fā)育主要參數的優(yōu)化計算。

1.3 數據管理模塊

采集孕婦超聲檢查、胎兒狀況等健康檔案信息，以孕婦患者為中心進行數據融合，建立包括孕婦基礎信息、新生兒信息、生長曲線參數信息在內的多維度數據結構［2］并實時存儲。

2 系統功能模塊設計

2.1 數據存儲模塊

根據系統研究目標，制定數據存儲規(guī)范，進行數據規(guī)范核查。數據規(guī)范核查是對數據的自然屬性進行規(guī)范，包括對字段名、類型、取值長度、是否為空等進行核查，解決質量參差不齊、數據不足與錯亂［2］、數據標準未履行等問題。數據庫的存儲規(guī)范結構如表1所示。

表1 懷孕患者基本信息表

表2 懷孕患者B超報告數據表

表3 新生兒信息表［2］

2.2 基于個體的胎兒生長預警計算模塊

2.2.1 計算標準選擇

本系統提供新加坡標準，香港標準、Intergrowth-21三種標準的計算功能，并提供三種標準切換計算，任何一種標準達到預警閾值，均會為使用者推送預警結果。本系統采用的預警閾值為胎兒超聲估測體重或腹圍低于同孕齡應有體重或腹圍第10百分位數以下，其中雙頂徑、頭圍、腹圍等采用的是B 超測量結果，胎兒體重利用估算公式進行計算，具體如表4所示。

表4 胎兒體重估測公式

2.2.2 參數優(yōu)化方法

本平臺在利用歷史積累數據的基礎上，以研究人員提供的生長參數估算函數為目標函數，進行回歸建模并優(yōu)化的功能，系統提供了幾種曲線擬合的常見函數及優(yōu)化方法，這幾種函數可以進行任意的進行組合，其中t為胎齡。

目標函數可以是（1）—（5）式的任意復合，由于因變量和自變量的并不是簡單的線性關系，通過最小二乘的進行曲線擬合和參數優(yōu)化可以取得較好效果，優(yōu)化算法采用修正G-N 和L-M 等算法。除了采用最小二乘法進行擬合，同時系統也會推薦傳統的回歸模型和機器學習模型進行擬合，包括傳統的多元回歸模型、lasso 回歸以及嶺回歸等，機器學習方法可以選擇決策樹回歸，支持向量回歸等模型。在用戶選定一種模型或自定義函數之后，系統會根據目標函數通過遺傳算法和粒子群算法等對模型進行優(yōu)化。

2.3 通過微信小程序的方式提供可視化展示

本系統采用了小程序為用戶提供可視化信息和數據錄入的功能，對于用戶來說，相較于各種APP，微信小程序UI 和操作流程會更統一［4］，這也會降低使用難度。在開發(fā)的過程中，采用了基于MINA 框架的前端應用，通過視圖層描述標簽語言（WeiXmMarkupLanguage）WXML 和樣式語言（WeiXmStyleSheets，WXSS）以及基于JavaScript 的邏輯層框架［5］，并在視圖層與邏輯層間提供了數據傳輸和事件系統，在WXML 的節(jié)點上直接使用雙括號綁定Page.data 中的數據（形如{{some_data}}），修改Page.data 中的數據時［5］，頁面顯示內容實時變換。

在曲線展示過程中，用戶可以根據需要切換香港標準、新加坡標準、國際標準Intergrowth-21（默認），切換3%，5%，10%（默認）百分數，切換BPD，HC，AC，FLF，Weight 等重要參數。同時為方便查看結果，測量結果參數以紅色點進行清晰地標識。

圖2 胎兒生長發(fā)育曲線的BPD生長趨勢

圖3 胎兒體重估測及生長趨勢

3 系統應用場景

基于多標準的智能胎兒生長發(fā)育預警系統，能夠借助移動互利網和醫(yī)療信息化工具，對孕產婦胎兒進行量化監(jiān)控和風險評估，根據孕婦的產前檢查指標，采用多標準多生長參數計算方法對胎兒發(fā)育狀況進行估算，從而提供精準的異常預警信息推送，實現胎兒生長受限、巨大兒等產科專病的早發(fā)現、早診斷、早干預、早治療。自平臺在某婦產科醫(yī)院上線以來，使用量逐月增加，其中2021 年3 月至6 月的每月使用量分別為694、746、778、874 人次，月均使用744 人次。此外，平臺還可以基于當前醫(yī)院大樣本數據，對模型參數進行優(yōu)化，從而為臨床研究和實際應用提供更加準確的參考依據。

4 結語

針對當前臨床應用中胎兒生長曲線智能化工具不完善等問題，充分考慮了孕婦信息和胎兒發(fā)育情況，集成多種計算方法和預測模型，構建了胎兒生長預警及數據綜合管理平臺。在該平臺中，用戶可以自定義標準來進一步對胎兒生長趨勢進行評估，為相關人員提供臨床輔助診斷的方法。未來，系統考慮運用深度學習的方法，強化各指標的表征能力，將已有樣本數據傳入網絡模型，即可實現對復雜參數的映射。本系統是多學科交叉領域應用，需要包括臨床醫(yī)療、人工智能等多領域人員的協作研發(fā)，超出了傳統醫(yī)院研究范疇，因此后續(xù)在需要在人才和技術上進行融合，賦能臨床科研不斷創(chuàng)新。