為加速達成全球母嬰健康目標，一項全新的計算框架（學術研究模型，即透過程式運算來模擬真實世界情況的工具）已開發完成。這套工具旨在評估各層級（包括世界範圍、區域、國家或次國家層級）的創新健康干預措施所帶來的影響，涵蓋了孕婦從懷孕初期到分娩，以及新生兒和五歲以下兒童的健康結果。

根據《Bioengineer.org》報導，目前母嬰與兒童健康指標，未能達到聯合國「永續發展目標」（非台灣本地的健康政策，指聯合國設定的全球性發展目標）所訂定於 2030 年前實現的目標，這對全球健康構成嚴峻挑戰。現有工具如 Lives Saved Tool 雖能評估干預措施對健康結果和經濟成本的影響，但在整合創新干預措施方面缺乏彈性。

這套新模型由十五個相互關聯的模組組成，涵蓋了生命各階段的不同健康狀況，包括孕期貧血、子癇前症、難產、產後出血、產褥敗血症、早產、胎齡過小、呼吸窘迫症候群、新生兒敗血症、出生窒息、發育遲緩與消瘦等。該模型能夠捕捉母嬰與兒童健康狀況間的動態互動，尤其能考量孕期早期檢測和預防的完整影響。

一項使用案例顯示，若將針對貧血與子癇前症的標準照護和新型診斷干預措施，以及用於早期檢測的人工智慧超音波普及率提升至六成，預計可在 2024 至 2040 年間，於世界範圍內減少 2.07 億「失能調整生命年」（disability-adjusted life years, DALYs）。其中，人工智慧超音波應用於早期檢測難產、出血及分娩風險，並引導至醫療機構轉診。這項新開發的模型工具，具備高度彈性，可適用於世界範圍、區域、國家或次國家層級的各種創新干預措施。

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