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研究人员使用人工智能预测患2型糖尿病的风险

人工智能可用于预测谁有患 2 型糖尿病的风险——这些信息可用于改善数百万加拿大人的生活。多伦多大学的研究人员使用机器学习模型分析了 2006 年至 2016 年间收集的安大略省 210 万人的健康数据。他们发现他们能够使用该模型准确预测五年内将发展为 2 型糖尿病的人数。机器学习模型还能够分析影响人们患病风险是高还是低的不同因素。

该研究的结果最近发表在JAMA Network Open杂志上。

“我们知道识别有患 2 型糖尿病风险的人非常重要,因为我们可以采取一些措施来预防这种疾病的发生,”资深作者、多伦多大学 Temerty 学院副教授劳拉·罗塞拉 (Laura Rosella) 说。医学博士和达拉拉纳公共卫生学院。

“这种机器学习模型可以帮助应对北美社会最大的慢性病挑战之一。当人们有患 2 型糖尿病的风险时,尽早进行干预具有明显的优势。”

Rosella 是 Temerty 医学人工智能研究和教育中心 (T-CAIREM) 的教育负责人,他表示,该研究的结果可能有助于为更大的卫生系统战略提供信息,以减少患 2 型糖尿病的人数。

“在预测谁会患上 2 型糖尿病时,该模型的准确率约为 80%,”她说。“通过积极主动地使用这些信息,我们可以更好地规划卫生系统,并帮助预防可能是严重、繁重的疾病。”

使用的机器学习模型是很重要的说,罗塞拉,因为它显示了如何收集数据通常可以以更有效的方式来解决复杂的健康问题。

Rosella 补充说,预防 2 型糖尿病意味着要考虑更大的结构性因素,例如粮食不安全和获得初级保健医生的机会。

“我们知道糖尿病是可以预防或延迟的。我们知道有一些有效的方法可以预防慢性病的发作。这项研究提供了一种方法来开始思考如何确定谁有患 2 型糖尿病的风险,然后开始实施策略以阻止使人衰弱的终生疾病的发作。”

Vinyas Harish,医学博士 Temerty 医学院的候选人和 T-CAIREM 的学习者联合负责人说,这项研究阐明了审查健康的社会决定因素如何对阻止 2型糖尿病的传播产生重要影响。

“这有助于我们思考我们可以做些什么来让卫生系统干预更大的、更具结构性的因素,”他说。

罗塞拉说,结合人工智能的医学研究需要团队合作。

“你需要一个多学科的团队,其中包括一群真正优秀的计算机科学家、了解数据及其使用方法的人,以及具有卫生系统观点和临床观点的人,”她说。

“这是确保你想出的算法实际上会被使用并产生影响所必需的。”

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