现阶段，临床关于先兆子痫病因尚不明确，尚无特效治疗方法，但是早期发现并及早干预能够显著减轻相关并发症对孕妇造成的伤害，有助于降低孕妇死亡风险。先兆子痫发病与高血压、高血脂、蛋白尿及妊娠相关蛋白A（RAPP-A）、胎盘生长因子（PLGF）等生化指标等存在一定的关联，基于生理生化指标构建的先兆子痫预测方法不断出现，但是由于此类方法多未应用独立的孕妇数据进行验证评估，与先兆子痫关联性相对较低，无法使先兆子痫引发的生理变化得到全面反映，故而预测的准确性相对较差。机器学习属于人工智能的核心，可通过分析大数据及识别相关规律的方式构建适应新数据的模型，可作为预测先兆子痫的医疗辅助工具，有助于提高先兆子痫早期检出率，可指导临床早期采取干预措施，促进患者预后改善，降低不良妊娠结局发生风险，维护母婴安全。