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一種機器學習系統(tǒng),預測小兒人群中關節(jié)炎的嚴重程度

倩倩 ? 來源:新經(jīng)網(wǎng) ? 2020-04-25 09:30 ? 次閱讀
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研究人員開發(fā)了一種機器學習系統(tǒng),該系統(tǒng)可以預測小兒人群中關節(jié)炎的嚴重程度,從而使治療個性化。他們的研究結果發(fā)表在《PLOS Medicine》上。

兒童關節(jié)炎最嚴重的形式可能導致終身疼痛和殘疾。但是,有些孩子長期沒有受到這種疾病的影響。如果醫(yī)生知道哪些孩子將需要輕度的治療選擇,則可以使他們免受不必要的治療和潛在的藥物副作用。

該研究人員由多倫多大學兒科,免疫學和醫(yī)學教授,病童醫(yī)院(SickKids)的資深科學家和風濕病學教授Rae Yeung博士領導,力圖開發(fā)一種能夠預測兒童的疾病嚴重程度。

楊潔in在一份準備好的聲明中說:“知道哪些孩子在什么時候?qū)哪姆N治療中受益,這確實是個性化醫(yī)學的基石,醫(yī)生和家人在初次診斷出孩子時希望回答的問題?!?/p>

Yeung及其同事專門研究了640例新診斷出的關節(jié)炎患者的數(shù)據(jù),這些患者屬于加拿大兒童關節(jié)炎研究中的重點研究結果(ReACCh-Out)。數(shù)據(jù)來源于2005年至2010年,身體檢查詳細說明了人體疼痛關節(jié)的位置。

算法能夠根據(jù)人體關節(jié)腫脹或疼痛的部位將其分為七個不同的組-骨盆帶,手指,手腕,腳趾,腳踝,膝蓋和隱隱綽綽。研究人員發(fā)現(xiàn)一些患者匹配了多種模型。

為了確定他們的疾病結果是否會有所不同,研究人員進一步將640例患者按定位程度分為三組:局部,部分定位或擴展,其活動關節(jié)的百分比與分配的模式對齊。未表現(xiàn)出局部模式的患者需要更長的時間才能緩解,其結果更糟。

楊說:“及早發(fā)現(xiàn)這一類兒童將有助于我們及早確定正確的治療方法,并防止由于持續(xù)性活動性疾病引起的不必要的疼痛和殘疾?!?/p>

值得注意的是,還沒有治愈關節(jié)炎的方法。隨著疾病的進展,治療變得更加積極,藥物也更加昂貴-從布洛芬到類固醇再到最嚴重的生物制劑,這會關閉免疫系統(tǒng)的某些部分。抑制免疫系統(tǒng)的功能會引起副作用,包括增加感染風險。

共同研究者說:“現(xiàn)在我們更好地了解了這種疾病,我們可以將兒童分為不同的類別,以預測對治療的反應,他們進入緩解狀態(tài)的速度以及我們是否可以告知他們處于緩解狀態(tài)并取消治療。” Quaid Morris博士,多倫多大學計算機科學教授。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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