來自密蘇里大學 (MU)、堪薩斯城兒童慈善機構和德克薩斯兒童醫(yī)院的跨學科研究團隊使用一種新的數據驅動方法來了解更多關于 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。該團隊通過健康信息學收集信息，并應用人工智能 (AI) 來更好地了解這種疾病。
在這項研究中，該團隊分析了來自 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數據。通過應用 MU 工程學院開發(fā)的對比模式挖掘算法，該團隊能夠確定有或沒有直系親屬病史的1型糖尿病患者的健康結果的主要差異。
MU 數據科學與信息學研究所 (MUIDSI) 所長 Chi-Ren Shyu 領導了這項研究中使用的 AI 方法，并表示該技術本質上是探索性的。
“在這里，我們讓計算機完成連接數據中數百萬個點的工作，以僅識別有和沒有 1 型糖尿病家族史的個體之間的主要對比模式，并進行統(tǒng)計測試以確保我們對自己的結果，”MU工程學院的Paul K.和Dianne Shumaker教授Shyu說。
MUIDSI 的研究生和該研究的主要作者 Erin Tallon 表示，該團隊的分析導致了一些不熟悉的發(fā)現。
“例如，我們發(fā)現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，以及與糖尿病相關的神經疾病、眼病和腎病，”塔隆說。“我們還發(fā)現，有 1 型糖尿病直系家族史的個體更頻繁地同時發(fā)生這些疾病。此外，有 1 型糖尿病直系家族史的個體也更頻繁地具有某些人口統(tǒng)計學特征。”
Tallon 對這個項目的熱情始于個人聯系，并由于她在重癥監(jiān)護室 (ICU) 擔任護士的經歷而迅速成長。她經常會看到患有 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。知道一個人的 1 型糖尿病診斷通常僅在疾病已經非常晚期時才會發(fā)生，她想找到更好的預防和診斷方法，首先要找到一種方法來分析已經收集的有關該疾病的大量公開數據。
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