魏茨曼科學研究所的研究人員今天在《自然醫(yī)學》雜志上發(fā)表的一項研究表明，一種新的計算機算法可以在懷孕早期甚至懷孕之前預測哪些女性患妊娠糖尿病的風險較高。該研究分析了以色列最大的衛(wèi)生組織 Clalit Health Services 提供的近 600,000 例懷孕數(shù)據(jù)?；谶@些預測，有可能通過營養(yǎng)和生活方式的改變來預防妊娠糖尿病。
“我們的最終目標是幫助衛(wèi)生系統(tǒng)采取措施，以防止糖尿病在懷孕期間發(fā)生，”計算機科學與應用數(shù)學和分子細胞生物學系的資深作者 Eran Segal 教授說。
妊娠糖尿病的特征是以前沒有糖尿病的婦女在懷孕期間出現(xiàn)高血糖。它發(fā)生在所有懷孕的 3% 到 9% 中，并且對母親和嬰兒都充滿風險。通常，妊娠糖尿病是在懷孕第 24 周和第 28 周之間診斷出來的，借助于葡萄糖耐量測試，在該測試中，女性飲用葡萄糖溶液，然后進行血液測試，以了解葡萄糖從血液中清除的速度有多快。
在這項新研究中，Segal 及其同事首先將機器學習方法應用于 Clalit 在 2010 年至 2017 年間分娩的約 450,000 名婦女的健康記錄。這些懷孕中約有 4% 通過葡萄糖耐量測試診斷出妊娠糖尿病.在處理大數(shù)據(jù)后——一個由 2000 多個參數(shù)組成的龐大數(shù)據(jù)集，包括女性的驗血結果以及她和她家人的病史——科學家的算法顯示，其中九個參數(shù)足以準確識別女性患妊娠糖尿病的高風險人群。這九個參數(shù)包括女性的年齡、體重指數(shù)、
接下來，為了確保這九個參數(shù)確實能夠準確預測妊娠糖尿病的風險，研究人員將它們應用到 Clalit 的健康記錄中，這些記錄中還有大約 140,000 例未納入初始分析的妊娠。結果驗證了研究結果：九個參數(shù)有助于準確識別最終患上妊娠糖尿病的女性。
這些發(fā)現(xiàn)表明，通過讓女性僅回答九個問題，應該可以提前判斷她是否處于患妊娠糖尿病的高風險中。如果這些信息在早期獲得——在懷孕的早期階段甚至在女性懷孕之前——就有可能通過運動和飲食等生活方式措施來降低她患糖尿病的風險。另一方面，通過調(diào)查問卷確定為妊娠糖尿病風險較低的婦女可以免除葡萄糖測試的費用和不便。
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