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在机器学习的帮助下预测糖尿病患者心力衰竭的风险

心力衰竭是2型糖尿病的重要潜在并发症,经常发生并可导致死亡或残疾。本月早些时候,最新的试验结果显示,一类新的药物称为SGLT2抑制剂可能对心力衰竭患者有帮助。这些疗法也可用于糖尿病患者,以防止首先发生心力衰竭。然而,一种准确识别哪些糖尿病患者最容易患心力衰竭的方法仍然是难以捉摸的。来自布莱根妇女医院和德州大学西南医学中心的研究人员领导的一项新研究揭示了一种新的机器学习衍生模型,该模型能够高度准确地预测糖尿病患者未来的心力衰竭。团队'糖尿病护理。

“我们希望这种风险评分对临床医生有用 - 初级保健医生,内分泌科医生,肾脏科医生和心脏病专家 - 他们正在照顾糖尿病患者,并考虑可以用什么策略来帮助他们,”共同第一作者Muthiah Vaduganathan,医学博士,公共卫生硕士,布里格姆的心脏病专家。

“我们的风险评分提供了一种新颖的预测工具,用于识别未来五年内面临心力衰竭风险的患者,”共同第一作者,医学博士,医学博士,硕士,UT西南大学的住院医师说。“通过不要求特定的临床心血管生物标志物或高级成像,这种风险评分很容易整合到床边实践或电子健康记录系统中,并且可以识别将从治疗干预中受益的患者。”

为了开发风险评分 - 称为WATCH-DM,该团队利用了8,756名糖尿病患者的数据,这些患者参加了控制糖尿病心血管风险行动(ACCORD)的试验。这些数据共包括147个变量,包括人口统计学,临床信息,实验室数据等。研究人员使用能够处理多维数据的机器学习方法来确定心力衰竭的最佳预测因子。

在近五年的时间里,319名患者(3.6%)出现心力衰竭。该团队确定了10个最佳表现的心力衰竭预测因子,它们构成了WATCH-DM风险评分:体重(BMI),年龄,高血压,肌酐,HDL-C,糖尿病控制(空腹血糖),QRS持续时间,心肌梗死和冠状动脉旁路移植术。WATCH-DM评分最高的患者面临五年心衰风险接近20%。

该研究从其大样本量和高心力衰竭率中汲取力量,但作者指出,他们的发现可能受到某些限制的约束。ACCORD是在1999年至2009年间进行的,自试验结束以来心脏衰竭的预测因素可能已经发生变化。此外,虽然风险评分准确预测一种形式的心力衰竭 - 射血分数降低 - 但它没有预测第二种形式的心力衰竭 - 保留射血分数。未来的研究将需要开发特定的风险评分,以便在一般人群和糖尿病患者中预测后者。

重要的是,WATCH-DM风险评分现在可作为临床医生使用的在线工具。作为下一步,研究团队正在努力将风险评分整合到Brigham和UT Southwestern的电子健康记录系统中,以促进其实际应用。

除了该工具对临床医生的有用性之外,Vaduganathan还看到该研究的关键信息是糖尿病患者担心他们患心力衰竭的风险。

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