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O algoritmo novo do computador permite a previsão do diabetes gestacional

Um algoritmo novo do computador permite a previsão, nas fases iniciais de gravidez ou mesmo antes que a gravidez ocorra, de que mulheres está em um risco elevado de diabetes gestacional. Conduzido por pesquisadores no instituto de Weizmann da ciência, o estudo foi relatado na medicina da natureza. Os cientistas analisaram dados em quase 600.000 gravidezes disponíveis da organização de saúde a maior de Israel, serviços sanitários de Clalit. Pode ser possível, com base nestas previsões, impedir a utilização gestacional do diabetes nutritiva e as mudanças do estilo de vida.

Nosso objectivo último foi ajudar o sistema da saúde a tomar medidas para impedir que o diabetes ocorra na gravidez.”

Prof. Eran Segal, autor superior, departamento da informática e de matemática aplicada e o departamento da biologia celular molecular

O diabetes gestacional é caracterizado pelos níveis altos do açúcar no sangue que se tornam durante a gravidez nas mulheres que não tiveram previamente o diabetes. Ocorre em 3-9% de todas as gravidezes e é preocupante com os riscos para a matriz e o bebê. Tipicamente, o diabetes gestacional é diagnosticado entre as 24th e 28th semanas da gravidez, com a ajuda de um teste de tolerância de glicose em que a mulher bebe uma solução de glicose e se submete então a uma análise de sangue para ver como a glicose é cancelada rapidamente de seu sangue.

No estudo novo, o prof. Segal e os colegas começaram aplicando um método da aprendizagem de máquina aos registos de saúde de Clalit em umas 450.000 gravidezes nas mulheres que deram um nascimento entre 2010 e 2017. O diabetes gestacional tinha sido diagnosticado pelo teste de tolerância de glicose em aproximadamente 4% destas gravidezes. Após ter processado “os dados grandes” - um conjunto de dados enorme compo de mais de 2.000 parâmetros para cada gravidez, incluindo os resultados de análise de sangue da mulher e as histórias médicas da sua e sua família - o algoritmo revelou que nove dos 2.000 parâmetros positivos eram suficientes para identificar exactamente as mulheres com risco elevado de desenvolver o diabetes gestacional. Os nove parâmetros incluíram a idade da mulher, o índice de massa corporal, os antecedentes familiares do diabetes, e os resultados de seus testes da glicose durante gravidezes precedentes (eventualmente).

Em seguida, para certificar-se de que os nove parâmetros poderiam certamente exactamente prever o risco de diabetes gestacional, os pesquisadores aplicaram-nos aos registos de saúde de Clalit em aproximadamente 140.000 gravidezes que não tinham sido parte da análise inicial. Os resultados validaram os resultados do estudo: os nove parâmetros ajudados exactamente a identificar as mulheres que desenvolveram finalmente o diabetes gestacional.

Estes resultados sugerem que tendo uma resposta da mulher apenas nove perguntas, ele sejam possíveis para dizer adiantado se está em um risco elevado de desenvolver o diabetes gestacional. E se esta informação está disponível cedo sobre - nas fases iniciais de gravidez ou mesmo antes que a mulher obtenha grávida - poderia ser possível reduzir seu risco de diabetes com as medidas do estilo de vida tais como o exercício e fazer dieta. Por outro lado, as mulheres identificadas pelo questionário como estando em um de baixo-risco do diabetes gestacional podem ser poupadas o custo e a inconveniência do teste da glicose.

Em uns termos mais gerais, este estudo demonstrou a utilidade de grandes conjunto de dados humano-baseados - e, especificamente, registos de saúde eletrônicos - para derivar as previsões personalizadas da doença que podem conduzir às medidas preventivas e terapêuticas.

O trabalho foi conduzido por alunos diplomados Nitzan Shalom Artzi, Dr. Smadar Shilo, e Hagai Rossman no laboratório do prof. Eran Segal no instituto de Weizmann da ciência, em colaboração com o prof. Eran Hadar, o Dr. Shiri Barbash-Hazan, o prof. Avi Ben-Haroush, e o prof. Arnon Wiznitzer do centro médico de Rabin em Petah Tikva e o prof. executou D. Balicer e Dr. Becca Feldman de serviços sanitários de Clalit.

Source:
Journal reference:

Artzi, N. S., et al. (2020) Prediction of gestational diabetes based on nationwide electronic health records. Nature Medicine. doi.org/10.1038/s41591-019-0724-8.