小儿先天性心脏病的早期筛查与干预策略是什么？

在儿科领域，小儿先天性心脏病（CHD）是一种严重威胁儿童健康的出生缺陷，早期筛查与及时干预是关键，常用的筛查方法包括产前超声检查、新生儿期听诊及心电图等，如何更精准地识别高风险患儿，以及在确诊后选择最合适的干预措施，仍面临挑战。

近年来，随着人工智能算法的发展，其在医学影像识别、遗传风险评估等方面的应用为CHD的早期筛查提供了新思路，通过深度学习算法对胎儿心脏超声图像进行自动分析，可提高筛查的敏感性和特异性；结合家族遗传信息，利用机器学习模型预测CHD风险，为个体化干预提供依据。

如何平衡技术进步与伦理考量，确保算法的公平性、透明度和可解释性，是当前亟待解决的问题，随着技术的不断成熟和政策的完善，相信小儿先天性心脏病的早期筛查与干预将更加精准高效，为患儿带来更多生的希望。