医疗保险数据可能是猜想帕金森病的关键,未来

时间: 2019-03-04

为了开发这项算法,WU团队剖析了从2004-2009年间约208000名66岁以下人士的医疗保险资料。其中,约43%的患者于2009年被诊断为帕金森病。

帕金森病的患者通常表现为运动阻碍,如震颤和肌强直,随着病情恶化而症状加深。然而,在帕金森病患者的发病早期,难以被医生识别出来。

算法和人工智能(AI)正在进入医疗行业,其中良多利用于疾病检测和疾病防范方面。

这项研究部分受美国国破卫生研究院(NIH),迈克尔·福克斯基金会(Michael J.Fox Foundation)跟美国帕金森病协会(American Parkinson Disease Association)援助。始终以来,人们不有效确诊帕金森病的方法。为此,医疗保险记录供应了一个数据库,用于对比研究帕金森病患者和从未患帕金森病的人的病史。

研究人员详查了每个人的医疗保险索赔历史,来列出其所接受的全部诊断跟医疗程序的清单。基于这些信息,他们开发出一种算法来识别诊断与帕金森病相关的健康问题,包括震颤,姿势异样,认知功能妨碍,胃肠道问题等。

例如,意大利的研讨职员开发出一种可能通过扫描大脑来检测阿尔茨海默病的AI能源算法,其准确度达86%。AI在医药范围也受益匪浅:Freenome(用机器学习来评估血液中的生物信号),Recursion Pharmaceuticals(审查细胞图像以寻找现有药物的新用途)以及很多新型药物。

但在上述例子中,AI都需要结合临床利用。目前,华盛顿大学的研究人员创建了一种预测模型,可能仅运用医疗保险索赔的人口统计信息和诊断程序代码来猜想识别帕金森病。

然而,利用分析医疗保险数据的新措施可能会改变目前的困境:在处理了20多万人医疗保险索赔数据后,华盛顿大学医学院的研究人员开发了一种能猜测患者未来是否会患帕金森病的新算法。

该算法的准确度达到73-83%,它能够帮助医生更快更早更简便地辨认帕金森病。跟着算法的不断改进,它可能成为应用医疗保健数据进行临床医疗的标准模型。


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