來(lái)自密蘇里大學(xué) (MU)、堪薩斯城兒童慈善機(jī)構(gòu)和德克薩斯兒童醫(yī)院的跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)使用一種新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法來(lái)了解更多關(guān)于 1 型糖尿病患者的信息，這些患者約占所有患者的 5-10%糖尿病診斷。該團(tuán)隊(duì)通過(guò)健康信息學(xué)收集信息，并應(yīng)用人工智能 (AI) 來(lái)更好地了解這種疾病。
在這項(xiàng)研究中，該團(tuán)隊(duì)分析了來(lái)自 T1D 交換診所登記處登記的約 16,000 名參與者的公開可用的真實(shí)數(shù)據(jù)。通過(guò)應(yīng)用 MU 工程學(xué)院開發(fā)的對(duì)比模式挖掘算法，該團(tuán)隊(duì)能夠確定有或沒(méi)有直系親屬病史的1型糖尿病患者的健康結(jié)果的主要差異。
MU 數(shù)據(jù)科學(xué)與信息學(xué)研究所 (MUIDSI) 所長(zhǎng) Chi-Ren Shyu 領(lǐng)導(dǎo)了這項(xiàng)研究中使用的 AI 方法，并表示該技術(shù)本質(zhì)上是探索性的。
“在這里，我們讓計(jì)算機(jī)完成連接數(shù)據(jù)中數(shù)百萬(wàn)個(gè)點(diǎn)的工作，以僅識(shí)別有和沒(méi)有 1 型糖尿病家族史的個(gè)體之間的主要對(duì)比模式，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)測(cè)試以確保我們對(duì)自己的結(jié)果，”MU工程學(xué)院的Paul K.和Dianne Shumaker教授Shyu說(shuō)。
MUIDSI 的研究生和該研究的主要作者 Erin Tallon 表示，該團(tuán)隊(duì)的分析導(dǎo)致了一些不熟悉的發(fā)現(xiàn)。
“例如，我們發(fā)現(xiàn)登記中的直系親屬患有 1 型糖尿病的人更常被診斷出患有高血壓，以及與糖尿病相關(guān)的神經(jīng)疾病、眼病和腎病，”塔隆說(shuō)。“我們還發(fā)現(xiàn)，有 1 型糖尿病直系家族史的個(gè)體更頻繁地同時(shí)發(fā)生這些疾病。此外，有 1 型糖尿病直系家族史的個(gè)體也更頻繁地具有某些人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。”
Tallon 對(duì)這個(gè)項(xiàng)目的熱情始于個(gè)人聯(lián)系，并由于她在重癥監(jiān)護(hù)室 (ICU) 擔(dān)任護(hù)士的經(jīng)歷而迅速成長(zhǎng)。她經(jīng)常會(huì)看到患有 1 型糖尿病的患者，這些患者還患有其他并存的疾病，例如腎病和高血壓。知道一個(gè)人的 1 型糖尿病診斷通常僅在疾病已經(jīng)非常晚期時(shí)才會(huì)發(fā)生，她想找到更好的預(yù)防和診斷方法，首先要找到一種方法來(lái)分析已經(jīng)收集的有關(guān)該疾病的大量公開數(shù)據(jù)。
標(biāo)簽：
免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除！