Medial EarlySign今天從一項研究其算法的研究中獲得了數(shù)據(jù)，該算法旨在識別糖尿病患者發(fā)生腎功能損害時的最高風險。

該公司的機器學習模型著力于電子健康記錄中的數(shù)據(jù)，以預測患者的健康狀況。在這項研究中，根據(jù)Medial EarlySign該公司報告說，該算法確定了45%的患者在一年內(nèi)有明顯的腎損傷，比通常使用的臨床工具檢測到的患者多25%。 

“為制定治療方案以減少因糖尿病而導致腎功能不全的患者，我們投入了巨大的努力，”首席醫(yī)療官Ran Goshen博士在準備好的發(fā)言中說道?！癕edial EarlySign的算法可以幫助決策者、藥物開發(fā)商、保險公司和供應商更好地分配有限的資源并獲得安全的臨床結(jié)果。這有助于減少糖尿病相關(guān)終末期腎?。‥SRD）的可能性?！?br>
“現(xiàn)在數(shù)字健康數(shù)據(jù)庫顯著的規(guī)模和快速的增長允許應用高級數(shù)學工具識別不同人群中的模式，以識別高?；颊?。 ”  哈達薩大學醫(yī)院的糖尿病組名譽主任Itamar Raz博士說。

“而不是僅僅依靠基于已知危險因素的小樣本患者，機器學習工具可以揭示這些參數(shù)之間最細微的相關(guān)性，并發(fā)現(xiàn)新的風險指標， 引導我們改善糖尿病前期患者的風險?！?br>
據(jù)Medial EarlySign分析稱，有腎臟問題的患者通常伴隨著糖尿病問題，美國2011~2012年間，超過36%的糖尿病成年人患有糖尿病腎病或某種形式的腎功能障礙。
 

來源：drugdeliverybusiness