人工智能可能有助于发现酗酒者的复发风险

研究人员表示，人工智能(AI)可能能够识别治疗后有复发风险的酗酒者。

患者经常在治疗期间和治疗后恢复大量饮酒，可能需要多次尝试才能实现长期戒酒不健康饮酒．

人工智能可能允许护理提供者和病人来预测酗酒复发，并在复发前调整治疗，耶鲁大学的研究人员发现。

在一项新的研究中，研究人员使用了临床数据以及一种被称为机器学习的人工智能，以开发模型来预测门诊治疗项目中患者的复发。

在11个中心进行的为期16周的临床试验中，1300多名美国成年人的数据被用于开发和测试预测模型．

患者被随机分配到九种药物或行为疗法组合中的一种，他们的表现数据被用来“训练”机器学习算法。

目的是建立一套模型，可以在三个不同的时间点(治疗的第一个月，治疗的最后一个月，以及每周或两周治疗之间)预测酗酒的复发(女性每天喝4杯或更多，男性每天喝5杯或更多)。

在耶鲁大学医学院精神病学助理教授沃尔特·罗伯茨的带领下，研究人员发现得到的模型在预测方面表现良好复发，并且在识别哪些患者有回归的风险方面可能比临床医生更准确酗酒并且可以从治疗期间的额外干预中获益。

研究结果发表在4月14日的杂志上酒精中毒:临床和实验研究．

在模型中，预测复发的最重要信息包括肝酶水平和年龄等因素酒精依赖以及患者在自我报告调查中的得分，比如那些与饮酒行为和心理症状有关的调查。

该研究的作者指出，在酒精中毒治疗过程中，所有这些因素都可以相对容易和廉价地获得。

他们还表示，这些模型显示，男性和女性在特定预测因素的重要性上存在差异，这与之前的研究一致，即有害饮酒与性别有关。

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