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研究人员开发了一种机器学习系统,可以预测儿童关节炎的严重程度,从而个性化治疗。他们的研究成果发表在《PLOS Medicine》。
儿童最严重的关节炎可能会导致终身疼痛和残疾。然而,有些孩子已经很久没有受到这种疾病的影响了。如果医生知道哪些儿童需要温和的治疗方案,他们就可以免受不必要的治疗和潜在的药物副作用。
该研究人员由多伦多大学儿科、免疫学和医学教授、SickKids医院高级科学家、风湿病学教授Rae Yeung博士领导,试图开发一种可以预测儿童疾病严重程度的方法。
杨洁篪在事先准备好的声明中说:“知道哪些孩子在什么时间接受哪种治疗会受益,这确实是个性化医疗的基石,医生和家属在第一次诊断孩子时都想回答问题。”
杨和他的同事们专门研究了640名新诊断的关节炎患者的数据,这些患者是加拿大儿童关节炎研究的关键研究成果之一。数据来自2005年至2010年,体检详细说明了疼痛关节的位置。
该算法可以将人体关节分为七个不同的组——骨盆带、手指、手腕、脚趾、脚踝、膝盖和钝器。研究人员发现,一些患者匹配多个模型。
为了确定他们的疾病结果是否会不同,研究人员进一步根据定位程度将640名患者分为三组:局部、部分定位或扩张,以及与指定模式对齐的活动关节的百分比。没有表现出局部模式的患者需要更长的时间来缓解,结果更糟。
杨说:“及早发现这类儿童,有助于我们尽早确定正确的治疗方法,防止持续性活动性疾病带来不必要的痛苦和残疾。”
值得注意的是,关节炎是无法治愈的。随着疾病的发展,治疗变得更加积极,药物变得更加昂贵——从布洛芬到类固醇,再到最严重的生物制剂,这些药物会关闭免疫系统的某些部分。免疫系统功能的抑制会引起副作用,包括增加感染风险。
共同研究者说:“现在我们对这种疾病有了更好的了解,我们可以将儿童分为不同的类别,以预测他们对治疗的反应,他们进入缓解的速度,以及我们是否可以告诉他们他们正在缓解并取消治疗。”奎德莫里斯博士,多伦多大学计算机科学教授。
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标签:机器学习。
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