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科學(xué)家開發(fā)出 12 小時方法來預(yù)測使用人工智能的患者的糖尿病發(fā)作

導(dǎo)讀 Klick Applied Sciences 的科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了一種使用人工智能將連續(xù)血糖監(jiān)測儀 (CGM) 轉(zhuǎn)變?yōu)閺姶蟮奶悄虿『Y查和預(yù)防工具的方法。在周五

Klick Applied Sciences 的科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了一種使用人工智能將連續(xù)血糖監(jiān)測儀 (CGM) 轉(zhuǎn)變?yōu)閺姶蟮奶悄虿『Y查和預(yù)防工具的方法。

在周五于新奧爾良舉行的NeurIPS會議上公布的調(diào)查結(jié)果中,Klick 科學(xué)家揭示了他們?nèi)绾问褂脵C器學(xué)習(xí)和僅來自 CGM 的 12 小時數(shù)據(jù)來確定患者是前驅(qū)糖尿病還是糖尿病患者。

該研究的首席科學(xué)家兼 Klick Applied Sciences 的首席研究員 Jouhyun Jeon 說:“我們已經(jīng)證明,12 小時的監(jiān)測可以對有患糖尿病風(fēng)險的人的生活產(chǎn)生重大影響,同時仍有時間進行調(diào)整。”“我們認為 CGM 不僅可以用于監(jiān)測糖尿病,還可以用于完全預(yù)防糖尿病。”

在這項研究中,大約 600 名被確定為健康、糖尿病前期或患有 2 型糖尿病的患者平均佩戴 CGM 設(shè)備 12 天??茖W(xué)家們隨著時間的推移觀察了他們的葡萄糖測量值,并開發(fā)了機器學(xué)習(xí)模型,以查看這些值是否可用于確定該人是否健康、糖尿病前期或糖尿病。

Jeon 說,他們發(fā)現(xiàn)他們的 12 小時模型顯示出與較長時間間隔的結(jié)果相似的高精度,正確識別了三分之二的前驅(qū)糖尿病患者,同時在識別健康患者和 2 型糖尿病患者方面也顯示出很高的準(zhǔn)確性。Jeon 說,更短的時間框架是向前邁出的步,增加了大多數(shù)研究從 10 到 14 天的閱讀價值,并且通常需要專家臨床醫(yī)生的分析。

根據(jù)疾病預(yù)防控制中心的說法,糖尿病前期是一種嚴(yán)重的健康狀況,血糖水平高于正常水平,但還不足以被診斷為 2 型糖尿病。大約有 9600 萬美國成年人(超過三分之一)患有前驅(qū)糖尿病。在糖尿病前期患者中,超過 80% 的人不知道自己患有糖尿病。

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