可怜的2型糖尿病患者的血糖控制可以借助人工智能预测从患者信息

血糖控制不佳的风险可以预测2型糖尿病患者有信心通过使用机器学习方法,但芬兰的一项新的研究发现。预测血糖控制最重要的因素包括葡萄糖水平之前,持续时间2型糖尿病,患者现有的抗糖尿病药物。

研究人员检查血糖控制病人2型糖尿病在卡累利阿共和国北部,芬兰,在一段六年。确定病人的血糖控制的基础上长期血糖,糖化血红蛋白。三个糖化血红蛋白轨迹被确认的数据,在此基础上,患者分为两组:足够的血糖控制,患者和患者血糖控制不足。使用机器学习的方法,研究人员检查了协会的患者基线特征、临床和治疗相关因素和社会经济地位血糖控制。基线特征包括超过200种不同的变量。

结果表明,通过使用数据的持续时间2型糖尿病,糖化血红蛋白水平之前,空腹血糖,现有的抗糖尿病药物和数量,可以可靠地识别患者持续高血糖风险在任何时候他们的疾病。换句话说,血糖控制不足从定期收集的数据可以预测糖尿病监测和管理的一部分。

在2型糖尿病治疗的主要目标是保持良好的血糖控制,以防止并发症与疾病相关。根据芬兰当前护理糖尿病指南,血糖控制每年应该跟进,从而能够监测疾病的长期轨迹。患者的早期识别血糖控制不良是非常重要的为了目标治疗那些有需要的人,加强它在正确的时间。延迟强化治疗的并发症的风险增加,这也反映在更高的医疗费用。

研究利用数据的患者电子信息系统联合市政管理局北卡累利阿共和国社会和卫生服务,Siun sote,芬兰从寄存器由社会保险机构维护,以及统计芬兰开放邮政编码数据库,帕。共有9631名2型糖尿病患者被选为研究人群。