外媒 | 机器学习为高血压患者提供个性化治疗建议-普瑞纯证

波士顿大学（BU）的研究人员共同研发了一种机器学习（ML）模型，旨在为高血压患者提供个性化的治疗建议，并协助临床医生选择最佳的降压药物。该研究已在BMC Medical Informatics and Decision Making上发表。研究人员解释，为高血压患者开出最有效的药物处方可能是一项挑战。基因因素、合并症和其他患者特征可能会导致不同的治疗反应，取决于处方的降压药物。个性化的高血压治疗有潜力解决这些障碍，但这种方法在临床护理中并不常见。因此，研究人员开发了一款基于机器学习的临床决策支持工具，旨在为护理团队提供实时的高血压治疗建议，以帮助降低收缩压，比当前的标准护理方法更有效。该模型使用患者特定的特征，如病史、人口统计学、生命体征和电子病历中的测试结果，为临床医生提供一份“定制”的高血压处方。“这是一种利用电子病历中的信息的新型机器学习算法，展示了人工智能在医疗保健领域的力量，”BU工程学院杰出教授、研究团队成员Ioannis Paschalidis博士在新闻发布会上表示。“我们的数据驱动模型不仅仅预测结果，还提供了为每个患者使用最合适的药物。”该模型使用每个患者的个人档案生成一份建议药物清单，其中还包括每种药物在该患者信息和类似患者中的有效性成功率。“我们的目标是基于机器学习算法，推动高血压治疗的个性化，以在个体水平上最大程度地提高降压药物的有效性，”Paschalidis博士表示。为了开发该模型，研究人员从波士顿医疗中心（BMC）的42,752名患者的医疗记录中提取了去匿名化的数据，时间跨度为2012年至2020年。根据临床相关特征，如人口统计学、病史和过去的血压，将患者分成不同的组别。

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