算法可以使用营养和生活方式改变预测妊娠期糖尿病

新的计算机算法可以预测怀孕的早期阶段，甚至在妊娠之前发生，妇女在韦兹曼科学研究所的研究人员今日报告的研究人员的研究中，女性患有高风险的妊娠期糖尿病自然医学。该研究分析了以色列最大的卫生组织Clalit Health Services提供的近60,000名怀孕的数据。基于这些预测，可以防止使用营养和生活方式的妊娠期糖尿病。

“我们的最终目标是帮助健康系统采取措施以防止糖尿病从怀孕中发生，“计算机科学和应用数学和分子细胞生物部门的Eran Segal教授。

妊娠期糖尿病的特征在于怀孕期间发育的高血糖水平女性谁以前没有糖尿病。它发生在所有怀孕中的3％至9％，并充满了母亲和婴儿的风险。通常，妊娠期糖尿病在怀孕的24和第28周之间被诊断出来，借助了葡萄糖耐受性测试，女人喝葡萄糖溶液，然后经过一个验血看葡萄糖从血液中清除了速度的速度。

在新的研究中，Segal和同事通过将机器学习方法应用于Clalit在2010年至2017年之间出生的妇女的约450,000名妊娠上的健康记录。妊娠糖尿病被血糖耐受性测试诊断为约4％的怀孕。处理后大数据-an巨大的数据集由每个怀孕的2,000个参数组成，包括女性的血液测试结果和她和她的家庭的医学历史 - 科学家的算法透露，九个参数足以准确识别患者发展妊娠期糖尿病的高风险。九个参数包括女性的年龄，体重指数，糖尿病的家族史以及她在先前怀孕期间的葡萄糖测试的结果（如果有的话）。

接下来，为了确保九个参数确实可以准确地预测妊娠糖尿病的风险，研究人员将它们应用于Clalit的健康记录，以约140,000个额外的怀孕，这些妊娠并非一部分初步分析。结果验证了研究的调查结果：九个参数有助于准确识别最终开发妊娠期糖尿病的女性。

这些调查结果表明，通过让一个女人回答九个问题，应该可以提前告诉她是否处于高风险的发展妊娠期糖尿病。如果此信息早期可用的早期阶段怀孕甚至在女性孕妇之前甚至在怀孕之前 - 通过诸如运动和饮食的生活方式措施可能有可能降低糖尿病的风险。另一方面，由调查问卷确定为低妊娠期糖尿病风险的女性可能会使葡萄糖测试的成本和不便。

点击此处访问妊娠糖尿病的自我评估问卷。

在更一般的术语中，本研究表明，大型人以人为基础的数据集，特别是电子健康记录，用于导致可能导致预防性和治疗措施的个性化疾病预测。

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