猶他大學醫學院、Regenstrief研究所和日立 (HITACHI)在本月宣佈開發了一種新的人工智慧方法，可以幫助改善第2型糖尿病患者的治療。

來自所有三個組織的研究人員合作開發並測試了一種新的AI方法，來分析猶他州和印第安那州的電子健康記錄資料(HER)。當他們這樣做時，發現了一些具有類似特徵的第2型糖尿病患者的模式。這些治療模式現在可以用來確立特定病人的最佳藥物治療方案。

先前猶他大學的研究人員與HITACHI合作了幾年，開發一用於糖尿病治療的藥物治療選擇系統，但由於缺乏足夠的資料，它並不能夠準確預測更複雜和較不普遍的治療模式。研究人員表示，使用來自多個機構的資料也不容易，因為有必要考慮到不同地區的疾病狀態和治療方法的差異。

因此，美國大學的研究人員與Regenstrief研究所的專家合作，啟用一種以人工智慧為基礎的方法來豐富其正在使用的資料，首先將具有類似疾病狀態的患者分群，然後分析治療模式和臨床結果。然後，該模型根據不同的治療方案將特定的患者與疾病狀態群作配對，來預測一系列潛在治療的結果。

研究人員評估了這種方法在預測猶他州和印第安那州的糖尿病患者所接受的藥物治療的成功結果方面的效果。

他們的研究結果顯示，該演算法能夠支援83%以上的患者的藥物選擇，即使是兩種或更多藥物同時一起使用。該研究的更詳細結果已發表在《Journal of Biomedical Informatics》。

華盛頓大學和Regenstrief將在HITACHI健康IT業務部門和研發小組的幫助下，持續開展評估和改善這些模型功效的後續工作。

一些研究人員指出，雖然全世界有10%的成年人被診斷為第2型糖尿病，但有更小比例的人需要多種藥物來控制血糖水準，避免嚴重的併發症，如視力下降和腎臟疾病。

研究人員指出，對於這部分患者，醫師在選擇藥物組合方面的臨床決策經驗或循證指引可能有限。希望這種新的人工智慧支援的臨床方法能説明需要複雜治療的患者檢查各種藥物組合的療效。

在過去幾個月的HIMSS22會議上，醫院的資訊長們就人工智慧和機器如何説明發掘EHR資料中隱藏的洞察提出了他們的見解。隨著管理糖尿病和其他慢性病的方法不斷發展，人工智慧正日益證明其在診斷和治療方面的能力。

例如，美國糖尿病協會承認一些自主人工智慧應用的使用，如糖尿病視網膜病變的篩檢工具，並說它們符合護理標準。

同時，醫療衛生系統正在發現使用遠距醫療和遠端病人監測進行糖尿病管理的新成功案例。

研究團隊在《Journal of Biomedical Informatics》上表示："基於我們的研究發現，未來利用多來源資料開發模型的技術方面的具體進展，當單個來源的樣本數較小時，這項技術有可能助於改善臨床決策支持。同時，重要的是開發基礎設施和流程，使分散式學習等技術能夠像整合模型一樣容易施行，這些技術可以提供與整合來源資料相當的預測效能。最後，應在臨床實踐中評估諸如我們在此描述的預測模型的可接受性和影響成度"。

(來源：Health IT News  生策中心編譯)