外媒 | 机器学习自动筛查工具可确定肺纤维化风险-普瑞纯证

来自康奈尔医学院、纽约长老会、芝加哥大学、布里格姆妇女医院和梅奥诊所的研究人员创建了一种基于机器学习（ML）的筛查工具，可在症状出现之前有效识别患有特发性肺纤维化（IPF）高风险人群。据国家医学图书馆的MedlinePlus介绍，IPF是一种慢性、进行性的肺部疾病，其特征是肺部瘢痕组织的积累。该疾病可能导致其他严重的肺部疾病，如肺癌、肺栓塞、肺动脉高压和肺炎。在美国，约有10万人患有IPF，每年有3万到4万例新病例被诊断出来。该疾病被认为是致命的，大多数患者在诊断后只能存活三到五年。新ML工具的研发人员表示，IPF通常在识别症状后才被诊断出来，这通常是在疾病的后期。在这个阶段，治疗通常不太有效，因此更早地识别IPF的风险和检测至关重要，以改善健康结果。据新工具的创建者进行的一项研究显示，诊断也具有挑战性，因为它需要肺部临床医生、放射科医生和实验室和病理专家的多学科团队，以及实验室测试。新的筛查工具旨在简化这个过程，使用患者电子病历中的信息在初级保健设置中自动检测IPF风险。如果在临床护理中实施，该工具将为初级保健医生标记这些高风险患者，然后医生将转介患者进行额外的筛查和实验室测试。研究人员使用2003年至2018年的美国商业可用保险索赔数据对该工具进行了训练。然后，他们使用其他三个索赔数据集验证了算法。总体而言，该模型使用了300万个患者记录，包括54,000个IPF病例。

版权声明 本网站所有注明“来源：普瑞纯证”或“来源：pureFDA”的文字、图片和音视频资料，版权均属于普瑞纯证网站所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，否则将追究法律责任。取得书面授权转载时，须注明“来源：普瑞纯证”。其它来源的文章系转载文章，本网所有转载文章系出于传递更多信息之目的，转载内容不代表本站立场。