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L'apprentissage automatique peut aider à prévoir de futurs patients de diabète

Un type d'apprentissage automatique appelé d'artificial intelligence peut aider à prévoir quels patients développeront le diabète, selon un résumé 2020 ENDO qui sera publié dans une partie supplémentaire spéciale du tourillon de la société endocrinienne.

Le diabète est lié aux risques accrus des problèmes de santé sévères, y compris la cardiopathie et le cancer. La prévention du diabète est essentielle pour réduire le risque de maladie et de mort. « Actuel nous n'avons pas des méthodes suffisantes pour prévoir quelles généralement personnes en bonne santé développeront le diabète, » avons dit l'auteur important Akihiro Nomura, M.D., Ph.D., du troisième cycle d'université d'université de Kanazawa des sciences médicales à Kanazawa, le Japon.

Les chercheurs ont vérifié l'utilisation d'un type d'apprentissage automatique appelé d'artificial intelligence en diagnostiquant le diabète. L'artificial intelligence (AI) est le développement des systèmes informatiques capables effectuer les tâches qui exigent normalement le renseignement humain. L'apprentissage automatique est un type d'AI qui permet à des ordinateurs d'apprendre sans être expressément programmée. Avec chaque exposition aux caractéristiques neuves, un algorithme d'apprentissage automatique se développe de plus en plus mieux à identifier des configurations au fil du temps.

Utilisant l'apprentissage automatique, il pourrait être possible de recenser avec précision des groupes à haut risque de futurs patients de diabète mieux qu'utilisant les rayures existantes de risque. De plus, le régime des visites aux fournisseurs de santé pourrait être amélioré pour éviter le futur début du diabète. »

Akihiro Nomura, M.D., Ph.D., du troisième cycle d'université d'université de Kanazawa des sciences médicales à Kanazawa, le Japon

Nomura et collègues ont analysé 509.153 dossiers annuels au niveau national de bilan de santé de santé de 139.225 participants à partir de 2008 à 2018 à la ville de Kanazawa. Parmi eux, 65.505 participants sans diabète étaient inclus.

Les caractéristiques ont compris les examens matériels, le sang et les analyses d'urine et les questionnaires de participant. Les patients sans diabète au début de l'étude qui a subi plus de deux bilans de santé annuels au cours de cette période étaient inclus. Des cas neufs du diabète ont été enregistrés pendant le bilan des patients.

Les chercheurs ont recensé un total de 4.696 patients neufs de diabète (7,2%) pendant la période de réflexion. Leur type d'ordinateur qualifié a prévu la future incidence du diabète avec une exactitude générale de 94,9%.

Nomura dit qu'il planification ensuite pour effectuer des tests cliniques pour évaluer l'efficacité d'employer des statines pour soigner des groupes de patients recensés par le modèle d'apprentissage automatique en tant qu'étant au haut risque de développer le diabète.