德克萨斯大学西南医学中心（UT Southwestern Medical Center）进行的一项研究发现，机器学习模型可以检测出患有糖尿病心肌病的个体。糖尿病心肌病是一种糖尿病患者的心肌疾病，可能导致心力衰竭。研究结果显示，AI可以识别糖尿病心肌病的高风险表型，从而可能通过早期干预来预防心力衰竭。
第一作者潘迪博士（Dr. Ambarish Pandey）表示：“这项研究值得注意，因为它使用机器学习提供了糖尿病心肌病的全面特征描述——这种疾病一直缺乏共识定义——并且识别出了一个高风险表型，这可以指导针对糖尿病患者更具体的心力衰竭预防策略。”
作为试验的一部分，科学家们检查了来自动脉粥样硬化社区队列（Atherosclerosis Risk in Communities cohort）的1,000名成年人的健康数据，所有这些人都患有糖尿病但没有心血管疾病史。研究团队通过评估25个超声心动图参数和心脏生物标志物，确定了三个患者亚组。大约27%的参与者属于高风险表型组，这些个体表现出较高水平的NT-proBNP，这是一种与异常心脏重塑和心脏压力相关的生物标志物。
高风险表型组的参与者比其他亚组的参与者患心力衰竭的风险高出12.1%。根据研究结果，16%到29%的糖尿病患者具有高风险表型。因此，研究团队创建了一个深度神经网络分类器，以检测更多糖尿病心肌病病例。
潘迪博士补充道：“临床上，该模型可以帮助将强化预防疗法（如SGLT2抑制剂）定向用于最有可能受益的患者。它还可以丰富糖尿病患者心力衰竭预防策略的临床试验。”
潘迪博士还表示：“这建立在我们之前评估社区居住成人中糖尿病心肌病的患病率和预后意义的工作基础上。通过使用机器学习，它扩展了这些努力，识别出更具体的高风险心肌病表型。”
阅读完整研究内容，请参阅《欧洲心脏杂志·心力衰竭》（European Journal of Heart Failure）。
(全文结束)
