佛羅里達大學健康和賓夕法尼亞大學醫(yī)學部的一組研究人員正在使用一組名為 PANDA 的人工智能算法來查找患者病歷中的罕見“斑馬”，并幫助受某些罕見疾病影響的患者更快地得到診斷和治療。
在醫(yī)療保健界，罕見病有時被稱為“斑馬”，因為它們是如此不尋常和出人意料。任何在全國范圍內影響不到 200,000 人的疾病都被視為罕見病。在全球范圍內，已知的罕見病約有 7,000 種。在美國，受這些疾病影響的總人數約為 10%。
佛羅里達大學醫(yī)學院教授、首席數據官姜卞博士表示，由于罕見病的癥狀往往模糊不清，而且很少有人受到影響，因此診斷它們可能很困難。佛羅里達大學健康科學家。
出于這個原因，卞說，“一些罕見病患者可能多年得不到診斷和治療。”Bian 是 UF Health 和賓夕法尼亞大學佩雷??爾曼醫(yī)學院的一個研究小組的成員，該小組正在使用人工智能和電子健康記錄來開發(fā)一個警報系統(tǒng)，該系統(tǒng)將為患者可能出現某些疾病的醫(yī)生發(fā)出警報罕見病。
研究人員將開發(fā)一套由機器學習(一種人工智能形式)驅動的算法。形式)驅動的算法，以確定哪些患者有患五種不同類型的血管炎和兩種不同類型的脊柱關節(jié)炎的風險，包括銀屑病關節(jié)炎和強直性脊柱炎。這些預測來自患者電子健康記錄中已有的信息，可以大大增加患者更快得到診斷的機會。
開發(fā)這種預測方法的工作，稱為“PANDA：通過網絡分布式算法進行多系統(tǒng)疾病的預測分析”，將由 UF 的卞、生物統(tǒng)計學教授陳勇博士和 Peter A.默克爾，醫(yī)學博士，公共衛(wèi)生碩士，風濕病學主任，賓夕法尼亞大學醫(yī)學和流行病學教授。
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