KI zur Vorhersage zukünftiger Diabetesfälle mit einer Genauigkeit von 94 Prozent

Forscher haben herausgefunden, dass ihr trainiertes Computermodell mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) die zukünftige Inzidenz von Diabetes mit einer Gesamtgenauigkeit von 94,9 Prozent vorhersagte. Künstliche Intelligenz (KI) ist die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diabetes ist mit einem erhöhten Risiko für schwerwiegende Gesundheitsprobleme wie Herzerkrankungen und Krebs verbunden. Die Vorbeugung von Diabetes ist wichtig, um das Risiko von Krankheit und Tod zu verringern. Lesen Sie auch – Diabetes: Epigenetische Veränderungen gehen dem Ausbruch der Krankheit voraus

“Derzeit verfügen wir nicht über ausreichende Methoden, um vorherzusagen, welche allgemein gesunden Personen an Diabetes erkranken werden”, sagte der Studienleiter Akihiro Nomura von der Kanazawa University in Japan. “Mit maschinellem Lernen könnte es möglich sein, Hochrisikogruppen zukünftiger Diabetes-Patienten besser zu identifizieren als mit vorhandenen Risikobewertungen”, fügte Nomura hinzu. Für die Ergebnisse, veröffentlicht in der Zeitschrift der Endocrine SocietyDie Forscher untersuchten die Verwendung einer Art künstlicher Intelligenz namens maschinelles Lernen bei der Diagnose von Diabetes. Lesen Sie auch – Schleicht sich Diabetes an Sie heran? Frühe Anzeichen, auf die Sie achten sollten

Maschinelles Lernen ist eine Art von KI, mit der Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Das Forschungsteam analysierte 509.153 landesweite jährliche Gesundheitsuntersuchungsaufzeichnungen von 139.225 Teilnehmern von 2008 bis 2018 in der japanischen Stadt Kanazawa. Unter ihnen waren 65.505 Teilnehmer ohne Diabetes eingeschlossen. Die Daten umfassten körperliche Untersuchungen, Blut- und Urintests sowie Fragebögen der Teilnehmer. Lesen Sie auch – Beste und schlechteste Yoga-Posen für Diabetes-Patienten

Patienten ohne Diabetes zu Beginn der Studie, die in diesem Zeitraum mehr als zwei jährliche Gesundheitsuntersuchungen unterzogen wurden, wurden eingeschlossen. Neue Fälle von Diabetes wurden während der Kontrolluntersuchungen der Patienten registriert, sagten die Forscher. Die Forscher identifizierten im Untersuchungszeitraum insgesamt 4.696 neue Diabetes-Patienten (7,2 Prozent). Ihr Computermodell prognostizierte die zukünftige Inzidenz von Diabetes mit einer Gesamtgenauigkeit von 94,9 Prozent.

Laut den Autoren besteht der nächste Plan darin, klinische Studien durchzuführen, um die Wirksamkeit der Verwendung von Statinen zur Behandlung von Patientengruppen zu bewerten, bei denen das Modell des maschinellen Lernens ein hohes Risiko für die Entwicklung von Diabetes aufweist.

Veröffentlicht: 2. April 2020, 8:47 Uhr