算法可以通过营养和生活方式的改变来预测妊娠糖尿病

魏茨曼科学研究所的研究人员今天在《自然医学》杂志上发表的一项研究表明，一种新的计算机算法可以在怀孕早期甚至怀孕之前预测哪些女性患妊娠糖尿病的风险较高。该研究分析了以色列最大的卫生组织 Clalit Health Services 提供的近 600,000 例怀孕数据。基于这些预测，有可能通过营养和生活方式的改变来预防妊娠糖尿病。

“我们的最终目标是帮助卫生系统采取措施，以防止糖尿病在怀孕期间发生，”计算机科学与应用数学和分子细胞生物学系的资深作者 Eran Segal 教授说。

妊娠糖尿病的特征是以前没有糖尿病的妇女在怀孕期间出现高血糖。它发生在所有怀孕的 3% 到 9% 中，并且对母亲和婴儿都充满风险。通常，妊娠糖尿病是在怀孕第 24 周和第 28 周之间诊断出来的，借助于葡萄糖耐量测试，在该测试中，女性饮用葡萄糖溶液，然后进行血液测试，以了解葡萄糖从血液中清除的速度有多快。

在这项新研究中，Segal 及其同事首先将机器学习方法应用于 Clalit 在 2010 年至 2017 年间分娩的约 450,000 名妇女的健康记录。这些怀孕中约有 4% 通过葡萄糖耐量测试诊断出妊娠糖尿病.在处理大数据后——一个由 2000 多个参数组成的庞大数据集，包括女性的验血结果以及她和她家人的病史——科学家的算法显示，其中九个参数足以准确识别女性患妊娠糖尿病的高风险人群。这九个参数包括女性的年龄、体重指数、

接下来，为了确保这九个参数确实能够准确预测妊娠糖尿病的风险，研究人员将它们应用到 Clalit 的健康记录中，这些记录中还有大约 140,000 例未纳入初始分析的妊娠。结果验证了研究结果：九个参数有助于准确识别最终患上妊娠糖尿病的女性。

这些发现表明，通过让女性仅回答九个问题，应该可以提前判断她是否处于患妊娠糖尿病的高风险中。如果这些信息在早期获得——在怀孕的早期阶段甚至在女性怀孕之前——就有可能通过运动和饮食等生活方式措施来降低她患糖尿病的风险。另一方面，通过调查问卷确定为妊娠糖尿病风险较低的妇女可以免除葡萄糖测试的费用和不便。

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