一种新的人工智能模型可以以大约95%的准确率预测炎症性肠病（IBD）相关的早死风险。这是一则好消息——因为通过在肠道以外寻找早期治疗其他慢性疾病的方法，可以显著降低早死率。
由多伦多大学、临床评估科学研究所（ICES）、SickKids研究所、麦吉尔大学和Trillium Health Partners的研究人员进行的一项新研究发现，人工智能干预可以提供关键的干预措施，解决IBD患者中的多重共病问题——即两种或更多其他健康状况，从而可以在这些其他问题恶化之前进行早期治疗。
目前尚不清楚IBD是否会引发关节炎和心理健康问题等其他疾病，但最近的科学证据表明它们之间存在关联。这些疾病包括系统性炎症，可能导致关节炎，以及心血管和肾脏疾病。IBD还与免疫系统失调有关，导致心理健康问题如抑郁症，以及由IBD药物引起的高血压和糖尿病。
“临床意义在于，生命早期出现的慢性疾病可能对患者的健康轨迹更为重要，尽管需要进一步的因果研究来阐明这种关系，”SickKids的儿科胃肠病学家兼高级科学家Eric Benchimol博士写道，他也是ICES的高级核心科学家。“虽然我们的见解不是因果关系的见解，但它们识别出可能面临早死高风险的患者，因此这些人可能会从更协调的IBD和其他慢性疾病的护理中受益。”
研究团队在一个包含9,278名已故IBD患者的数据库上测试了多个AI模型，其中47.2%的人在75岁之前死亡。男性占这些早死人数的一半。大多数队列在60岁之前被诊断出IBD，因为大多数人在青少年或成年早期寻求医疗帮助。
研究结果表明，如果在早期同时治疗这些共病和IBD，那么有一个关键时期可以处理这些严重问题，而不是等到晚年或病情恶化时才处理。
IBD不同于肠易激综合症，是一个涵盖克罗恩病和溃疡性结肠炎的术语，其特征是胃肠道的慢性炎症。它影响大约每77个美国人中的一个，全球估计有490万人受到影响。值得注意的是，西方国家在这项统计数据中占比较高。
随着机器学习的发展，模型可以调整以专注于特定的早死情况——在这种情况下，针对患有IBD的人群，他们患17种其他严重疾病的风险要高得多。虽然科学证据有所不同，但IBD患者——无论性别——比非IBD人群平均早死2到8年。
在研究队列中，死亡时常见的共病包括关节炎（77%）、高血压（73%）、情绪障碍（69%）、肾衰竭（50%）和癌症（46%）。但如果在中年或更早识别出慢性疾病，AI模型预测早死的发生率会更低。
这意味着什么呢？本质上，虽然IBD及其相关慢性疾病为个人和医疗专业人员带来了复杂的问题，但在非IBD疾病发病时识别并干预这些共病可以对预期寿命产生重大影响。
“使用早死作为结果更直接地识别了卫生系统改进的机会，因为通过适当的预防或早期有效的治疗，早死是可以避免的，”研究人员写道。
该研究提供了新的研究和治疗方法，关注患者的健康不仅限于IBD。
“这些发现为在整个生命周期内（特别是在青年和中年期间）提供多学科和综合医疗服务提供了科学支持，”科学家们指出。“我们的工作指出了扩大其他医学专科的可用性并加强专科之间的协调护理的需求。”
“机器学习预测模型不是因果工具，但它们可以突出需要临床和研究关注的高风险模式，”他们补充道。
这项研究发表在《加拿大医学会杂志》上。
来源：Scimex
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