人工智能大数据研究增强了对系统性血管炎的了解

都柏林圣三一学院医学院和计算机科学与统计学院 ADAPT 中心的研究人员与隆德大学的研究人员合作，在血管炎研究方面取得了重大突破。他们的研究成果最近发表在《柳叶刀风湿病学》上，为系统性血管炎(一组罕见而复杂的自身免疫性疾病)的诊断和治疗提供了新的见解。

该研究是 FAIRVASC 项目的一部分，利用先进的人工智能(AI) 和大数据技术来解决系统性血管炎诊断和治疗中的关键挑战。FAIRVASC 连接了整个欧洲的血管炎患者登记处，实现了无缝数据共享和高级分析，从而推动研究并改善患者护理。

该研究重点关注抗中性粒细胞胞浆抗体 (ANCA) 相关性血管炎，引入了一种新方法，使用比以前的研究大十倍的联合数据集对该疾病进行分类。

访问这个更大的数据集可以进行更详细的分析，揭示以前未发现的疾病群。这种新的分类方法可以更准确地预测总体生存率和肾脏健康等结果，为更个性化的治疗策略铺平道路，从而显著改善患者护理。

都柏林圣三一学院、塔拉格特和博蒙特医院肾脏病学教授兼肾病学顾问马克·利特尔教授表示：“我们的研究表明，通过利用先进的人工智能系统和广泛的数据集，我们可以发现这种罕见自身免疫性疾病的新模式，这些模式会影响不良后果的概率。这使我们能够将潜在的毒性疗法集中在最有可能受益的人身上。

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