根據(jù) Regenstrief Institute、印第安納大學(xué)和默克公司的科學(xué)家領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)新研究，從常規(guī)就診中收集的信息足以準(zhǔn)確預(yù)測一個人患阿爾茨海默病和相關(guān)癡呆癥的風(fēng)險。研究人員使用電子病歷中的數(shù)據(jù)開發(fā)并測試了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以識別可能有患癡呆癥風(fēng)險的患者。
至少有 50% 患有阿爾茨海默病和相關(guān)癡呆癥的老年初級保健患者從未得到診斷。還有更多的人在被診斷之前會出現(xiàn)癥狀 2 到 5 年。目前，篩查癡呆癥風(fēng)險的測試是侵入性的、耗時且昂貴的。
“這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于它是被動的，它提供了與目前使用的更具侵入性的測試相似的準(zhǔn)確性，”首席研究員、醫(yī)學(xué)博士、公共衛(wèi)生碩士、Regenstrief 研究所的研究科學(xué)家和印第安納大學(xué)教授 Malaz Boustani 說。醫(yī)學(xué)院。“這是一種低成本、可擴(kuò)展的解決方案，可以通過幫助患者和他們的家人為患有癡呆癥的生活做好準(zhǔn)備并使他們能夠采取行動，從而為他們帶來實(shí)質(zhì)性的好處。”
開發(fā)用于預(yù)測癡呆癥的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
該研究團(tuán)隊(duì)還包括來自佐治亞州立大學(xué)、阿爾伯特愛因斯坦醫(yī)學(xué)院和 Solid Research Group 的科學(xué)家，他們最近發(fā)表了關(guān)于兩種不同機(jī)器學(xué)習(xí)方法的研究結(jié)果。發(fā)表在美國老年醫(yī)學(xué)會雜志上的論文分析了自然語言處理算法的結(jié)果，該算法通過分析示例來學(xué)習(xí)規(guī)則，醫(yī)學(xué)中的人工智能文章分享了使用集成構(gòu)建的隨機(jī)森林模型的結(jié)果的決策樹。這兩種方法在預(yù)測診斷后一年和三年內(nèi)癡呆癥的發(fā)作方面表現(xiàn)出相似的準(zhǔn)確性。
為了訓(xùn)練算法，研究人員從印第安納州患者護(hù)理網(wǎng)絡(luò)收集了患者數(shù)據(jù)。這些模型使用結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域的處方和診斷信息以及自由文本的醫(yī)療記錄來預(yù)測癡呆癥的發(fā)作。研究人員發(fā)現(xiàn)，自由文本注釋對于幫助識別有患病風(fēng)險的人最有價值。
“這項(xiàng)研究令人興奮，因?yàn)樗赡転榛颊呒捌浼胰藥碇卮笠嫣帲?rdquo;印第安納大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究作者和 Regenstrief 附屬科學(xué)家 Patrick Monahan 博士說。“臨床醫(yī)生可以提供有關(guān)行為和習(xí)慣的教育，以幫助患者應(yīng)對癥狀并過上更好的生活質(zhì)量。”
標(biāo)簽：
免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！