Veri araştırmacıları, Tip 1 diyabet çalışmasında sağlık bilişimi ve yapay zekayı kullanıyor

veri bilimcilerinden oluşan bir ekip Missouri Üniversitesi kayıtlı yaklaşık 16.000 katılımcının halka açık verilerini analiz etti. T1D Değişim Kaydı Tip 1 diyabetli kişiler hakkında daha fazla bilgi edinmek için. Kısmen desteklenen ekip, ABD Ulusal Bilim Vakfı grant, sağlık bilişimi aracılığıyla bilgileri topladı ve hastalığı daha iyi anlamak için yapay zekayı kullandı.

“Ailede Tip 1 diyabet öyküsü olan ve olmayan bireyler arasındaki temel zıtlık örüntülerini belirlemek ve sonuçlarımızdan emin olduğumuzdan emin olmak için istatistiksel testler yapmak üzere verilerdeki milyonlarca noktayı birleştirme işini bilgisayarın yapmasına izin verdik. ” dedi yazarlardan biri olan Chi-Ren Shyu ders çalışma.

Ekibin analizi bazı beklenmedik bulgularla sonuçlandı.

Baş yazar Erin Tallon, “Örneğin, kayıt defterinde, Tip 1 diyabetli birinci dereceden bir aile üyesi olan bireylere daha sık hipertansiyonun yanı sıra diyabetle ilişkili sinir hastalığı, göz hastalığı ve böbrek hastalığı teşhisi konduğunu bulduk” dedi.

Bilim adamları, sonuçların gerçek dünya verilerinin ve yapay zekanın değerini gösterdiğini söyledi.

Tallon, “Tip 1 diyabet, herkes için aynı görünen tek bir hastalık değil – farklı insanlar için farklı görünüyor – ve bu sorunu çözmek için çalışıyoruz.” Dedi. “Gerçek dünya verilerini analiz ederek, birinin kötü sağlık sonuçları geliştirme konusunda daha yüksek risk altında olmasına neden olabilecek risk faktörlerini daha iyi anlayabiliriz.

“Bulguların gelecekte daha büyük, nüfusa dayalı veri kümeleri kullanarak ele almayı umduğumuz bir sınırlaması var. Daha büyük hasta kohortları oluşturmak, daha fazla veriyi analiz etmek ve bunu yapmamıza yardımcı olması için bu algoritmaları kullanmak istiyoruz.”

Yaklaşım, diyabetli insanlar için kişiselleştirilmiş tedavi seçenekleri geliştirmeye yardımcı olacak şekilde uyarlanabilir.