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2型糖尿病患者血糖控制不佳可借助AI从患者信息中预测
发布时间：2023-01-10 11:05:21编辑：来源：
芬兰的一项新研究发现，使用机器学习方法可以自信地预测 2 型糖尿病患者血糖控制不佳的风险。预测血糖控制的最重要因素包括既往血糖水平、2 型糖尿病持续时间和患者现有的抗糖尿病药物。
研究人员在六年的时间里检查了芬兰北卡累利阿2型糖尿病患者的血糖控制情况。患者的血糖控制是根据长期血糖 HbA1c 确定的。从数据中确定了三个 HbA1c 轨迹，并根据这些轨迹将患者分为两组：血糖控制良好的患者和血糖控制不佳的患者。研究人员使用机器学习方法检查了患者的基线特征、临床和治疗相关因素以及社会经济地位与血糖控制之间的关联。基线特征包括 200 多个不同的变量。
结果表明，通过使用有关 2 型糖尿病持续时间、既往 HbA1c 水平、空腹血糖、现有抗糖尿病药物及其数量的数据，可以可靠地识别出在其任何时间点具有持续高血糖风险的患者疾病。换句话说，可以根据作为糖尿病监测和管理的一部分常规收集的数据来预测血糖控制不当。
2 型糖尿病治疗的主要目标是保持良好的血糖控制，以预防与该疾病相关的并发症。根据芬兰现行糖尿病护理指南，应每年对血糖控制情况进行随访，以便监测疾病的长期发展轨迹。早期识别血糖控制不佳的患者对于针对有需要的患者进行针对性治疗并在正确的时间加强治疗至关重要。延迟加强治疗会增加并发症的风险，这也反映在较高的护理费用上。
该研究利用了来自北卡累利阿社会和健康服务联合市政当局 Siun sote 的电子患者信息系统、芬兰社会保险机构维护的登记册以及芬兰统计局的开放邮政编码数据库 Paavo 的数据。共有 9,631 名 2 型糖尿病患者被选入研究队列。
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