来自密苏里大学 (MU)、堪萨斯城儿童慈善机构和德克萨斯儿童医院的跨学科研究团队使用一种新的数据驱动方法来了解更多关于 1 型糖尿病患者的信息，这些患者约占所有患者的 5-10%糖尿病诊断。该团队通过健康信息学收集信息，并应用人工智能 (AI) 来更好地了解这种疾病。
在这项研究中，该团队分析了来自 T1D 交换诊所登记处登记的约 16,000 名参与者的公开可用的真实数据。通过应用 MU 工程学院开发的对比模式挖掘算法，该团队能够确定有或没有直系亲属病史的1型糖尿病患者的健康结果的主要差异。
MU 数据科学与信息学研究所 (MUIDSI) 所长 Chi-Ren Shyu 领导了这项研究中使用的 AI 方法，并表示该技术本质上是探索性的。
“在这里，我们让计算机完成连接数据中数百万个点的工作，以仅识别有和没有 1 型糖尿病家族史的个体之间的主要对比模式，并进行统计测试以确保我们对自己的结果，”MU工程学院的Paul K.和Dianne Shumaker教授Shyu说。
MUIDSI 的研究生和该研究的主要作者 Erin Tallon 表示，该团队的分析导致了一些不熟悉的发现。
“例如，我们发现登记中的直系亲属患有 1 型糖尿病的人更常被诊断出患有高血压，以及与糖尿病相关的神经疾病、眼病和肾病，”塔隆说。“我们还发现，有 1 型糖尿病直系家族史的个体更频繁地同时发生这些疾病。此外，有 1 型糖尿病直系家族史的个体也更频繁地具有某些人口统计学特征。”
Tallon 对这个项目的热情始于个人联系，并由于她在重症监护室 (ICU) 担任护士的经历而迅速成长。她经常会看到患有 1 型糖尿病的患者，这些患者还患有其他并存的疾病，例如肾病和高血压。知道一个人的 1 型糖尿病诊断通常仅在疾病已经非常晚期时才会发生，她想找到更好的预防和诊断方法，首先要找到一种方法来分析已经收集的有关该疾病的大量公开数据。
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