妇产科网：

人工智能和医疗信息技术的发展，大量的机器学习算法被应用到预测模型的疾病风险评估中，金院长您的团队利用代谢组学检测育龄期备孕女性孕前血清代谢物水平，请您讲一讲孕前血清氨基酸组成图谱对于妊娠结局有怎样的影响？另外，人工智能预测模型的构建在妇产科领域具有怎样的应用价值？

我们的团队专注于为备孕期的育龄妇女，特别是那些有反复自然流产病史的患者，提供精准的孕前妊娠结局风险评估。通过深入分析患者外周血的代谢组学数据，并紧密跟踪其妊娠结果，我们已成功构建了一套高效的风险预测模型，并配套开发了专业软件。此模型在复发性流产再次妊娠的流产风险预测上展现出卓越性能，预测准确率高达87%，充分验证了其重要的临床应用价值。

在模型的构建过程中，我们识别了多个关键特征变量，其中“组氨酸水平”作为仅次于“流产次数”的第二大影响因素，引起了我们的高度关注。研究发现，当患者的组氨酸水平显著升高时，其后续发生流产的风险会显著增加，这一发现为我们优化风险预测策略提供了重要依据。

此外，我们也紧跟医学前沿，关注人工智能在妇产科领域的广泛应用。从胎儿胎龄评估、产后出血风险预测、子痫前期风险预警到妊娠早期糖尿病风险识别，人工智能正逐步改变着妇产科疾病的诊疗模式。特别值得注意的是，近年来，结合组学数据的人工智能技术，在妇产科疾病风险预测方面取得了突破性进展，相关研究成果频繁发表于CNS等顶级学术期刊。例如，通过检测孕后外周血中的RNA及代谢物标志物，科学家们成功实现了对胎儿胎龄的精准预测，并对先兆流产、先兆子痫前期及产后出血等妇产科并发症进行了有效预测。

这些前沿研究不仅拓宽了我们的视野，也为我们项目的深入发展提供了宝贵的灵感。我们坚信，通过持续的技术创新与合作交流，能够为广大妇女提供更加精准、个性化的孕前风险评估，助力她们顺利迎接新生命的到来。

妇产科网：

此次复旦大学附属妇产科医院与复旦大学附属华山医院妇产科的医联体合作，有哪些具体的规划或策略来进一步优化团队建设，培养更多优秀的医疗和科研人才，以共同推动医院的持续发展和医疗水平的提升？

复旦大学附属妇产科医院与复旦大学附属华山医院强强联手，共同建立了两家医院的医联体，这一举措不仅标志着两院在医疗资源共享与优势互补上的新篇章，更为双方专家之间的深度交流与合作搭建了坚实的桥梁。

在医联体的框架下，两院专家实现了互派与交流，促进了人才资源的优化配置与专业能力的共同提升。无论是人才培养、学术沟通，还是基础与临床研究项目的共同申报，都成为了双方合作的重要内容。我们致力于通过这些合作，推动医疗技术与科研水平的双重飞跃，为患者带来更高质量的医疗服务。

此外，我们还计划联合申报各级科研项目，从国家级到上海市级乃至省部级项目，均纳入我们的合作视野。通过共同的努力，我们期望能够在科研领域取得更多突破性成果，为医学进步贡献智慧与力量。

鉴于复旦大学附属妇产科医院作为专科医院的专长与复旦大学附属华山医院作为综合性医院的综合优势，我们还将携手打造一个疑难危重疾病治疗平台。这一平台将汇聚两院顶尖专家与医疗资源，针对复杂病例进行联合会诊与精准治疗，旨在让更多患者享受到更加全面、高效、个性化的医疗服务。我们相信，通过这一平台的建立与运作，将有效提升危重疾病的救治成功率与患者的生活质量。

复旦大学附属妇产科医院