【人工智慧】跨領域協作揭示嬰兒意外死亡新線索，人工智慧助力醫學研究

Aaron Matthew嬰兒猝死症研究協會7月公布，研究人員與人工智慧專家的夥伴關係日益緊密，並已揭示SIDS（嬰兒猝死症）和其他意外嬰兒死亡的新線索。此次研究由來自全球九個國家的研究人員和數據科學家共同完成，並得到了西雅圖兒童醫院和微軟的人工智慧造福人類計劃的指導。

在短短六年間，這項以解決數千年醫學難題為目標的研究計劃已經獲得了驚人的進展。研究人員和數據科學家共同探討嬰兒猝死或不明原因死亡（SUID）的可能原因，並已找到了一些關於SIDS的新線索。SIDS是一個月至一歲嬰兒死亡的主要原因，不僅在美國，在全球其他發達國家也是如此。

在Aaron Matthew兒猝死症研究協會的支持下，研究人員與微軟的數據科學家合作，完成了145名因猝死或不明原因死亡而喪生的兒童樣本的數據分析。這些樣本的分析結果，引出了新的假設，並為未來的治療和診斷方法開闢了新途徑。

由亞倫·馬修嬰兒猝死症研究基金會的卡漢，西雅圖兒童綜合腦研究中心主任Jan-Marino Ramirez博士和Microsoft AI for Good Research Lab首席科學家兼實驗室主任Juan Lavista共同主持的第六屆年度SIDS峰會在雷德蒙德成功舉行。該峰會吸引了來自阿姆斯特丹、澳大利亞、義大利、斯里蘭卡、瑞士、紐西蘭、挪威、英國和美國的專家學者，共同討論SIDS及其他相關疾病的最新研究進展。

峰會的亮點包括由微軟的數據科學家針對嬰兒基因樣本的機器學習輔助研究的精彩演講，以及來自全球頂級大學的研究醫生們的學術報告。此外，峰會也討論了由亞倫·馬修小島嶼發展中國家研究基金會資助，並由西雅圖兒童醫院維護的小島嶼發展中國家基因組資料庫。

在微軟的數據科學家的協助下，該研究醫院已完成了145名因SIDS或不明原因死亡的兒童樣本的數據分析。另外，還有200個樣本的研究正在進行中。這些樣本資料可供全球的醫學研究人員進行研究。

拉米雷斯博士表示：“現在，我們可以利用一些頂級公司所使用的機器學習功能，分析跨學科的健康數據，以深入瞭解嬰兒死亡的潛在原因。這種新的研究方法已經帶來了一些重大突破，並激發了新的理論，這將有助於我們不僅更深入地瞭解SIDS的原因，還能更好地預測和防範嬰兒在未來可能遭受的其他致命疾病。”

研究的初步發現包括：

– 在美國，約22%的猝死或不明原因的嬰兒死亡與母親在懷孕期間吸煙有關。通過對吸煙風險的教育，可以有效降低SIDS的發病率。

– SUID並非由單一風險因素引起。早期去世的嬰兒與晚期去世的嬰兒具有不同的遺傳特徵和風險因素。

– 在死於SIDS的嬰兒中，有證據顯示存在心臟問題。這提供了早期基因檢測的可能性，以減少SIDS的發病率並降低未來心臟疾病的風險。

此次研究的重要性在於，它首次將數據科學和人工智慧與醫學研究結合，開創了新的研究路徑。期望未來能夠繼續轉化為預防、更好的診斷和潛在的治療方法，以防止更多嬰兒因SIDS而喪生。

關於Aaron Matthew SIDS Research Guild

Aaron Matthew SIDS研究基金會的名字是為了紀念Heather Kahan和John B. Kahan的兒子Aaron Matthew Kahan。Aaron在2003年出生幾天後死於SIDS。Guild董事會包括來自Seattle Children’s Hospital’s Integrative Brain Research Institute, Microsoft, Accenture, Marriott Hotels, Adobe, Tata Consulting Services, and VMLY&R.的高層人士。