210萬名患者健保數據! 加拿大開發AI演算法 提早5年預測糖尿病風險

2021/06/02
210萬名患者健保數據! 加拿大開發AI演算法 提早5年預測糖尿病風險
近(25)日,加拿大多倫多大學研究人員,收集2006年至2016年超過210萬糖尿病名患者數據,開發出一款人工智慧演算法,可提前5年預測第2型糖尿病(T2D)發病風險,準確率達80%。相關研究已發表在
近(25)日,加拿大多倫多大學研究人員,收集2006年至2016年超過210萬糖尿病名患者數據,開發出一款人工智慧演算法,可提前5年預測第2型糖尿病(T2D)發病風險,準確率達80%。相關研究已發表在《JAMA Network Open》期刊上。
 
研究人員開發第2型糖尿病預測機器學習模型,主要是收集加拿大以人口多樣化聞名的安大略省(Ontario),其2006年至2016年超過210萬名糖尿病患者,透過醫療保健計畫產生的行政健康數據(Administrative Health Data)。
 
 
該機器學習模型,首先利用其中160萬名患者數據進行訓練,再使用超過24.3萬名患者數據進行驗證,並使用超過23.6萬名患者數據進行測試;除此之外此演算法也會根據每位患者的兩年病史,包括處方藥使用史、住院紀錄、任何實驗室結果數據等來微調演算法。
 
整體來說,此機器學習模型,預測五年內第2型糖尿病發病的ROC曲線下測試面積為 80.26,研究指出,該套模型可預測前5%高風險患者,為安大略省節省每年糖尿病醫療總費用的26%。
 
論文研究作者Mathieu Ravaut表示,此套系統的優勢是針對性別、移民者、種族與生活物質取得、醫療健康保險數據,進一步校正,使此演算法成為一個可辨識社會因素導致第二糖尿病風險的評估工具。
 
Mathieu Ravaut則認為,若持續評估第2型糖尿病人群風險,強化國家數據庫,就能加強患者特別是高風險特定亞群,為其健康與糖尿病預防進一步決策與規劃。
 
資料來源https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2780137