我国科学家开发全新痴呆症预测模型可提前预测发病风险_新浪科技_新浪网

发布日期:2022-12-17 07:55:43

  作为௄进行性发展的神经系统退行性疾病,痴呆症由于病程缓慢,临床诊断缺乏有效的早诊手段,患者往往错过最佳治疗时间。因此迫切需要针对痴呆症早期诊断、&#25c8;早期预Ø测、早期干预的研究。

  近日,我国复旦大学研究团队在《LANCET》子刊《eClinicalMedicine》上发表题为“Developme♡nt of a novel dementia risk prediction model in the general¯ population: a large longitudinal population-based ੏machine-learning study”的文章,研究团队利用生物医学大数据与人工智能算法,开发了名为UKB-DRP的全新痴呆风险预测模型。该模型可同时对全因痴呆症及其主要亚型(阿尔茨海默症)的发病风险进行前瞻性智能预测。

  该研究基于英国生物样本库队列,该队列随访了425159名40-69岁的非痴呆人群,在中位时长达11.9年的随访过程中,5287位参与者被诊断为新发痴呆症。研究者用人工智能算法分析了研究队列中收集的各项指标对痴呆的贡献度,最终筛&#25bd;选出对痴呆贡献度排名前十的指标(年龄、载脂蛋白E(ApoE)基因、认知配对测试时长、腿部脂肪百分比、服药数量、认知反应测试时长、呼气峰流量、母亲死亡年龄、慢性疾病和平均红细胞体积)作为痴呆预测因子构建了UKB-DRP痴呆预测模型。UKB-DRP痴呆预Û测模型对未来五年、十年甚至更长时间的全因痴呆和阿尔茨海默症均能高效预测,其中全因痴呆的预È测AUC值为0.85,而阿尔茨海默症的预测AUC值更高,可达0.86-0.89。此外,相较于与国际上已发表的预测模型(如CAIDE、DRS、ANU-ADRI),结果表明UKB-DRP痴呆预测模型的预测精度更有优势。

  该研究构建了医学大数据与智能模型混合驱动的痴Á呆早期预测模型,为提高神经退¼行性疾病早期风险判别能力、预防疾©病发生提供了新的诊断工具。

Θ  论文ઠ链接:

  https://www.thelancet.Œcom/journals/eclinm/article/PIIS25ਠ89-537૯0(22)00395-9

  注:此研究成果摘自《eClini૟calMediˆcine》杂志,文章内容并不代表本网站的观È点和和立场,仅供参考。

“掌”握科技鲜闻 (微信搜索techsi⊕na或扫描左侧二维ગ码←关注)

新浪科&#ffe1;º技´

ã

新浪科技为你‍带来最新鲜的科技资੊讯

Ç苹⌊果ઍ汇

苹果œ▨汇'为你带来最新鲜的苹果产品新闻

∪♥新浪众测Ú

¡新酷产œ品第一时间免¿费试玩

新浪探&#266b;Ï索

提供最新的科学家™新闻,精彩的震∗€撼图片

新浪È科技'⊃意见反馈留言板

Al࠷l Rights Réeserved 新浪公司 ¬版权所有

关于 财经

发表评论

邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注