一项新的研究表明,人工智能可以预测炎症性肠病(也称为克罗恩病和结肠炎)患者的过早死亡。

研究人员利用机器学习分析了2010年至2020年间安大略省9000多名患有IBD并死亡的人的数据。
今天发表在《加拿大医学协会杂志》上的这项研究发现,其中一半的死亡发生在75岁之前,这被认为是过早死亡。
如果人们在61岁之前被诊断出患有某些其他慢性疾病,包括关节炎、高血压、肾衰竭、癌症和精神健康问题,那么他们最有可能过早死亡。
资深作者、儿科胃肠病学家埃里克·本奇莫尔博士说,人们通常不会死于炎症性肠病本身。
他说,研究结果表明,需要关注IBD患者的其他慢性疾病,并尽早治疗。
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Benchimol说:“我认为重要的是,我们需要意识到,不能再让胃肠病学家孤立地工作了。”Benchimol在病童医院工作,同时也是临床评估科学研究所(ICES)的高级科学家,该研究所为这项研究提供了患者数据。

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“我们真的需要意识到IBD患者身上发生的所有其他事情,并努力为他们提供一个协调的护理系统。”
根据加拿大克罗恩病和结肠炎协会的说法,克罗恩病和结肠炎会使胃肠道粘膜发炎,干扰人体消化食物和吸收营养的能力。与正常的排便不同,患者会感到“急迫感、腹泻和便血”。
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本奇莫尔说,这被认为是由影响肠道微生物群的遗传和环境因素共同引起的,并指出吸烟和早期使用抗生素是被认为与该疾病有关的两个因素。
他说,IBD在加拿大很常见,而且发病率还在上升。到2035年,预计该国每100人中就有超过1人患有这种疾病。
Benchimol说,研究中与IBD一起确定的特定慢性疾病“不幸的是并没有那么令人惊讶”。
现在的趋势
“我专门研究患有IBD的儿童,我们一直都能看到一些这样的疾病。就像我们看到的关节炎。我们在患有IBD的孩子身上看到了情绪和焦虑障碍。患有IBD的青少年比他们的同龄人更容易焦虑和抑郁。”
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他说,令人惊讶和担忧的是这些情况与早期死亡之间的联系,并指出需要更多的研究来确定这些死亡是如何或为什么发生的。
Benchimol说,除了人工智能,研究人员还使用传统的统计模型来确定与IBD患者过早死亡相关的因素,结果是一致的,这增强了人们对机器学习准确性的信心。
他说,机器学习可以处理更多的数据,并比人类更好地发现不同因素之间的关系。他指出,未来使用人工智能的研究将追踪IBD患者,并包括额外的临床变量,如炎症的严重程度和他们正在服用的药物。
本奇莫尔希望,人工智能不仅能帮助我们找到预防痴呆症患者过早死亡的方法,还能帮助我们最终找到完全预防痴呆症的方法。
他说:“我们最终将使用机器学习来尝试了解哪些环境风险因素可能首先使人们容易患IBD,这种方式可能是我们自己的大脑无法想到的。”
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本文最后发布于2025年04月02日14:52
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