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糖尿病早筛用上人工智能

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-08-31 13:37:24 本文摘自:解放日报

只需6个简单数据,就能预判未来3年罹患糖尿病及糖尿病心血管并发症等代谢疾病的潜在风险?这不再是天方夜谭。上海交通大学医学院附属瑞金医院国家标准化代谢性疾病管理中心(MMC)昨天传出消息,国内首款基于人工智能实现的糖尿病及并发症管理产品“瑞宁知糖”不仅可预测疾病潜在风险,还能为测试者提供专业评估报告及个性化干预方案。

性别、年龄、身高、体重、教育程度、有无吸烟喝酒……测试者在 “瑞宁知糖”AI医疗机器人屏幕上输入以上简单信息,即可得到未来3年罹患糖尿病的风险预估结果。“许多人会问,这样的预测准确吗?不需要血压、血脂、血糖数据吗?”中国工程院院士、瑞金医院副院长宁光告诉记者,“为了普及防治糖尿病的理念,我们希望这套系统是简易的,数据是能被大众牢牢记住的。”

“大众”“普及”是宁光反复提及的词汇。如今,糖尿病已是公共卫生问题。“我国糖尿病患病率达11.6%,糖尿病前期患病率高达50.1%,糖尿病已成为现代人类的最大潜在杀手。然而,由于慢性病筛查准确度低、针对性干预难度大、健康管理工具缺失等医疗难题,成人对糖尿病的知晓率仅有30.1%。”巨大的落差中,填补医生缺口的呼声很高,“但是按照目前糖尿病患者总数计算,医生缺口可达10万。一个合格的内分泌医生培养周期是11年,何时才能满足公众需求?”人工智能可以很好地解决人手不够的问题,而且糖尿病的临床数据和资料相较于其余疾病而言也较为成熟、规范,将其作为突破口比较适合。

据悉,“瑞宁知糖”系列由宁光团队与人工智能企业“第四范式”共同研发,先期积累了来自12万人、每人528个医疗数据、时长3年多的随访资料。数据科学家由此总结出50万条预测新规则,并通过构建虚拟代谢模型,结合高维机器学习技术,提出创新性的个性化干预方法。其糖尿病预测准确率比基于临床金标准的预测提升2至3倍,在糖尿病心血管并发症的预测效果上与国际心血管疾病风险评估标准相比,绝对值提升14%,超出行业标准预测水平。第四范式创始人兼首席执行官戴文渊表示,“未来,我们希望能帮助更多用户在线上线下实现一站式慢性病管理,并拓展到更多疾病的筛查与管理中。”瑞金医院已构建了全国最大的代谢性疾病样本库,深入对慢性病患者致病因素、治疗管理等课题研究分析,为慢性病医疗研究和防控提供数据基石。

关键字:智能

本文摘自:解放日报

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糖尿病早筛用上人工智能

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-08-31 13:37:24 本文摘自:解放日报

只需6个简单数据,就能预判未来3年罹患糖尿病及糖尿病心血管并发症等代谢疾病的潜在风险?这不再是天方夜谭。上海交通大学医学院附属瑞金医院国家标准化代谢性疾病管理中心(MMC)昨天传出消息,国内首款基于人工智能实现的糖尿病及并发症管理产品“瑞宁知糖”不仅可预测疾病潜在风险,还能为测试者提供专业评估报告及个性化干预方案。

性别、年龄、身高、体重、教育程度、有无吸烟喝酒……测试者在 “瑞宁知糖”AI医疗机器人屏幕上输入以上简单信息,即可得到未来3年罹患糖尿病的风险预估结果。“许多人会问,这样的预测准确吗?不需要血压、血脂、血糖数据吗?”中国工程院院士、瑞金医院副院长宁光告诉记者,“为了普及防治糖尿病的理念,我们希望这套系统是简易的,数据是能被大众牢牢记住的。”

“大众”“普及”是宁光反复提及的词汇。如今,糖尿病已是公共卫生问题。“我国糖尿病患病率达11.6%,糖尿病前期患病率高达50.1%,糖尿病已成为现代人类的最大潜在杀手。然而,由于慢性病筛查准确度低、针对性干预难度大、健康管理工具缺失等医疗难题,成人对糖尿病的知晓率仅有30.1%。”巨大的落差中,填补医生缺口的呼声很高,“但是按照目前糖尿病患者总数计算,医生缺口可达10万。一个合格的内分泌医生培养周期是11年,何时才能满足公众需求?”人工智能可以很好地解决人手不够的问题,而且糖尿病的临床数据和资料相较于其余疾病而言也较为成熟、规范,将其作为突破口比较适合。

据悉,“瑞宁知糖”系列由宁光团队与人工智能企业“第四范式”共同研发,先期积累了来自12万人、每人528个医疗数据、时长3年多的随访资料。数据科学家由此总结出50万条预测新规则,并通过构建虚拟代谢模型,结合高维机器学习技术,提出创新性的个性化干预方法。其糖尿病预测准确率比基于临床金标准的预测提升2至3倍,在糖尿病心血管并发症的预测效果上与国际心血管疾病风险评估标准相比,绝对值提升14%,超出行业标准预测水平。第四范式创始人兼首席执行官戴文渊表示,“未来,我们希望能帮助更多用户在线上线下实现一站式慢性病管理,并拓展到更多疾病的筛查与管理中。”瑞金医院已构建了全国最大的代谢性疾病样本库,深入对慢性病患者致病因素、治疗管理等课题研究分析,为慢性病医疗研究和防控提供数据基石。

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本文摘自:解放日报

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