外媒 | 临床决策支持工具预测糖尿病并发症风险-普瑞纯证

美国休斯顿大学的研究人员开发了一种基于人工智能的临床决策支持工具，利用深度学习来预测哪些糖尿病患者更有可能出现并发症。据美国疾病控制和预防中心报告，美国有11.3%的人口，即3730万人患有糖尿病。像其他慢性疾病一样，糖尿病可能导致其他健康问题或并发症，如慢性肾脏疾病、神经损伤以及与心理健康、口腔健康、足部健康、听力和视力有关的问题。为了减少患者出现并发症的比例并降低每个患者受到的并发症数量，研究人员正在开发Primary Care Forecast。这种临床决策支持系统依赖于深度学习和患者健康历史记录来预测哪些患者可能会出现并发症。该团队计划使用Primary Care Forecast来开发糖尿病并发症严重程度指数（DCSI）进展工具，该工具使用患者健康历史记录以及社会和环境因素（如就业状况、居住安排、教育水平、食品安全等）来评估患者的糖尿病并发症风险。该项目的负责人、休斯顿大学健康系统和人口健康科学系主席Winston Liaw博士在新闻稿中表示：“我们的长期目标是帮助临床医生在治疗糖尿病时更具前瞻性，而不是反应性。通过利用人工智能和机器学习的能力，我们可以更有效地将处于风险中的个体与干预措施联系起来，以避免病情恶化。”据新闻稿介绍，研究人员和保险公司以前曾使用Humana创建的风险分层工具DCSI来量化单个时间点上患者的并发症。但是，目前没有工具可以预测哪些患者最有可能出现DCSI得分上升的风险。该项目的Hugh Roy和Lillie Cranz Cullen大学教授Ioannis Kakadiaris博士表示：“现有预测工具的挑战在于它们提供的解释很少，对随后的行动没有指导，限制了信任和实施。我们正在开发的工具将告知临床医生患者为何处于风险之中，并建议降低风险的措施。”

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