孕妇死亡通常是指在妊娠42天或更长时间内发生的死亡，导致孕产妇死亡的原因很多，包括合并妊娠病、产后大出血、产褥感染等。长期以来，孕产妇死亡率一直是国家社会经济状况、妇幼保健工作的重要指标，近年来，受医疗技术的发展和进步，基于大数据时代背景，如何降低孕产妇死亡率成为全国关注的焦点，是如何降低产妇死亡率的。

孕妇死亡的原因是什么？

孕妇死亡包括产后42天内的死亡，而且产后42天内的死亡，世界卫生组织的调查发现，导致孕产妇死亡的原因主要是下列因素：其中一种为大出血，多数为产后出血，另一种是感染，通常也发生在分娩结束，三是妊娠高血压，分为妊高征和妊高征，第四，分娩并发症，五是不安全的堕胎。

大数据时代如何有助于降低产妇死亡率？

第一，大数据具有数据存储量大、数据类型多样等特点，利用大数据的上述特点，可以为孕产妇死亡的相关疾病管理带来机会，例如：医疗监测数据越来越多，电子病历数据量越来越大，因此大数据时代能对孕产妇进行有效管理，诊断诊断更加全面、准确的资料资料。然而，要使大数据能够有效地用于临床孕产妇管理，快速积累大量临床数据资料是基础条件和关键，其中数据的分析与应用是其核心环节，对前因后果进行统计分析，可形成描述性研究，利用已收集或总结的资料进行分析，以发现内在因素；规则，可以形成诊断性研究，根据以往资料规律，预测某一事件发生的机率或可能性，多半是预见性研究，在预测可能事件的基础上给出相应的处理方案属指导性研究。

第二，世界各国，各地都有一定的差别，因此，导致孕产妇死亡的原因也有差异，通过大数据分析，可提供相关策略，以降低孕产妇死亡率。由于我国是生育大国，孕产妇死亡率远远高于一些发达国家，如何合理地运用大数据分析孕产妇资料，找出导致孕产妇死亡的具体原因，对于降低孕产妇死亡率具有重要意义。经调查分析发现，不同时期造成孕产妇死亡的直接原因有一定差异，值得肯定的是产后出血、高血压异常等原因均已导致妊娠不良结局，影响孕产妇死亡的主要因素，通过对孕产妇死亡特点、规律分析，可以指导临床采取减少产妇死亡的具体措施。

此外，运用大数据动态监测妊娠期疾病，对降低孕产妇死亡率也有一定的作用，通过大量的数据分析，可以针对不同的地区，了解并掌握了不同种族、不同经济水平等条件下的孕产妇疾病谱，国家或有关组织机构根据实际情况对医疗资源进行配置，最大限度地满足临床需要，降低产妇死亡率。近几年我国孕产妇死亡率呈下降趋势，但各地区孕产妇死亡率下降的速度也不尽相同，针对这一情况，通过对大数据进行分析、监测，可以为孕产妇保健系统的调整与完善提供重要的参考价值，从而降低孕产妇死亡率。此外，还可以通过监测、分析孕产妇个体妊娠指标来评估和预测死亡风险，进行有针对性的干预，降低死亡率、机率。

最终，大数据结果显示，孕产妇死亡与产后出血、败血症等不良妊娠结局有密切联系，运用大数据分析寻找相关高危因素，针对实际危险因素进行预测，采取不同的管理方案，也是降低孕产妇死亡的重要措施。前次资料分析及研究结果表明，全麻、缩宫素使用过长及多胎妊娠等因素极易引起子宫收缩乏力，增加产后出血的危险，结果是孕产妇死亡，所以，对有高危危险因素上诉的孕产妇，可以及早作出预测，并采取合理的干预措施，对控制和减少产妇死亡有很好的作用。另外，即使是孕产妇也有同样的疾病，但由于受到环境、个体差异的影响，治疗的效果也会不同，在大数据的基础上，可以发现并发现差异的规律，为临床治疗提供参考，最终实现最好的治疗。

大部分产妇死亡实际上是可预防的，大量数据资料显示了其在减少产妇死亡方面的巨大价值，因此，为了有效地减少产妇死亡率，为将孕产妇死亡率降至最低，可从大数据入手，开展分析、讨论，并采取合理的预防措施。