使用人工智能识别哮喘和慢性阻塞性肺病高危患者

哮喘和慢性阻塞性肺病 (COPD) 是全世界最常见的两种肺部疾病，这些疾病的恶化会对健康产生负面影响并增加医疗费用。一项新的研究表明，深度学习是一种使用大量数据来处理信息的人工智能 (AI)，可以改善对多次住院风险较高的这些疾病患者的检测。

该研究于2023 年 12 月 13 日发表在《呼吸研究》杂志上。

在这项研究中，研究人员确定了严重哮喘和慢性阻塞性肺病恶化的电子健康记录 (EHR) 特征。然后，他们评估了四种机器学习模型和一种深度学习模型，以使用 EHR 数据预测再入院情况。研究人员发现，多层感知器(一种深度学习方法)具有最佳性能。

美国医学副教授兼精准肺科医学中心 (P2MED) 主任 Jose Gomez-Villalobos 医学博士表示，研究结果表明，人工智能可以帮助肺科医生开发哮喘、慢性阻塞性肺病和其他疾病的新分类。耶鲁大学医学院肺危重症护理和睡眠医学科 (Yale-PCCSM)。

戈麦斯-维拉洛博斯说：“这些方法的实施可以帮助我们识别可能从特定治疗中受益的患者群体，或者具有临床医生并不总是显而易见的特征的患者群体。”“如果我们知道哪些患者的需求增加或可以从靶向治疗中受益，我们就可以减少他们需要返回医院的可能性。”

戈麦斯-维拉洛博斯指出，最重要的是，该研究强调了这些疾病恶化的负担存在显着的种族和民族差异。“少数群体受到这些住院治疗的影响尤为严重，”他说。

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