自身免疫性疾病是指免疫系統(tǒng)錯誤地攻擊人體自身的健康細胞和組織，這種疾病在確診前通常有一個臨床前階段，其特征是輕微癥狀或血液中存在某些抗體。然而，對某些人來說，這些癥狀可能會在進入完全疾病階段之前消失。

賓夕法尼亞州立大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員領(lǐng)導(dǎo)的研究小組開發(fā)出一種新方法來預(yù)測具有臨床前癥狀的人自身免疫性疾病的進展，他們表示，了解哪些人可能沿著疾病途徑進展對于早期診斷和干預(yù)、改善治療和更好的疾病管理至關(guān)重要。

該團隊利用人工智能(AI) 分析電子健康記錄和自身免疫性疾病患者大型基因研究的數(shù)據(jù)，得出風(fēng)險預(yù)測評分。與現(xiàn)有模型相比，這種方法在確定哪些癥狀會發(fā)展為晚期疾病方面準確率高出 25% 至 1,000%。

研究小組在《自然通訊》雜志上發(fā)表了他們的研究成果。

“通過針對更相關(guān)的人群(有家族病史或正在經(jīng)歷早期癥狀的人)，我們可以使用機器學(xué)習(xí)來識別患病風(fēng)險最高的患者，然后確定可能能夠減緩疾病進展的合適治療方法。這是更有意義和可操作的信息，”賓夕法尼亞州立大學(xué)醫(yī)學(xué)院杰出教授、研究副兼人工智能和生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)主任、該研究的共同主要作者劉大江說。