预测糖尿病并发症高风险患者的人工智能系统

有超过3700万人患有糖尿病，但许多人没有得到及时的护理，这可能导致昂贵的甚至是致命的并发症。虽然在初级保健环境中可以得到有效的治疗，但临床医生缺乏必要的工具来识别那些处于最高风险的人。为了防患于未然，休斯顿大学的研究人员正在开发初级保健预测，这是一个临床决策支持系统，使用深度学习来预测哪些病人更有可能出现并发症。

在创新的人工智能系统内开发的第一个工具是糖尿病并发症严重程度指数(DCSI)进展工具，除了病人的健康史之外，还考虑他们的社会和环境情况--就业状况、生活安排、教育水平、食品安全--如何增加他们的并发症风险。研究表明，这些社会因素可以影响疾病的发展。

在家庭医学委员会的资助下，该工具将为临床医生提供及时、可操作的见解，以便他们能够早期干预，减少有并发症的糖尿病患者的比例，并降低影响每个病人的并发症数量。

"我们的长期目标是帮助临床医生在治疗糖尿病时变得更加积极主动，减少被动。通过利用人工智能和机器学习的能力，我们可以更有效地将高危人群与干预措施联系起来，以免他们病情加重，"该项目的主要研究者、Tilman J. Fertitta家庭医学院卫生系统和人口健康科学系主任Winston Liaw博士说。

多年来，保险公司和研究人员都使用DCSI来量化病人在一个时间点上的并发症。但是，仍然没有任何工具可以预测哪些人的DCSI分数上升的风险最大。

该工具将与休斯顿大学的Humana综合卫生系统科学研究所合作开发，并利用Humana公司的独特数据集--索赔、健康记录以及个人和社区社会风险因素。该工具将在PRIME登记处进行测试，该登记处是一个全国性的平台，包括全国数百万的初级保健病人。

"现有预测工具面临的挑战是它们几乎没有提供解释，也没有为后续行动提供指导，限制了信任和实施。我们正在开发的工具将告知临床医生为什么病人有风险，并建议采取行动减少这种风险，"休-罗伊和莉莉-克兰兹-库伦大学计算机科学和卫生系统与人口健康科学教授Ioannis Kakadiaris说。

"Humana很高兴与我们在休斯顿大学的合作伙伴合作，利用他们的人工智能和预测分析专业知识，以及我们使用DCSI和对健康有影响的社会决定因素解决方案的丰富糖尿病经验。这个工具是一个很好的机会，可以在服务点将可操作的信息交给初级保健医生，因为在那里会发生真正的健康变化，"Humana公司临床战略和分析的企业医疗总监Todd Prewitt博士说。

除了糖尿病之外，研究人员认为该工具还能帮助预测与其他疾病相关的并发症，如未得到控制的高血压或恶化的抑郁症。随着医疗保健行业转向以价值为基础的护理模式，医生因改善病人的健康而得到奖励，而不是为每次就诊、手术或测试付费，无论结果如何，该工具将特别有意义。

Fertitta家庭医学院成立于2019年，其社会使命是改善德州各地服务不足的城市和农村社区的健康和医疗保健，强调初级保健教育和研究。

"作为初级保健医生，我们需要一种有效的方式来利用我们收到的大量信息，以改善我们病人的生活质量。病人经历的并发症数量与死亡或住院治疗密切相关，因此开发这种人工智能工具至关重要，"Liaw说。