人工智能在预测自身免疫性疾病进展方面显示出良好的前景

自身免疫性疾病是指免疫系统错误地攻击人体自身的健康细胞和组织，这种疾病在确诊前通常有一个临床前阶段，其特征是轻微症状或血液中存在某些抗体。然而，对某些人来说，这些症状可能会在进入完全疾病阶段之前消失。

宾夕法尼亚州立大学医学院的研究人员领导的研究小组开发出一种新方法来预测具有临床前症状的人自身免疫性疾病的进展，他们表示，了解哪些人可能沿着疾病途径进展对于早期诊断和干预、改善治疗和更好的疾病管理至关重要。

该团队利用人工智能(AI) 分析电子健康记录和自身免疫性疾病患者大型基因研究的数据，得出风险预测评分。与现有模型相比，这种方法在确定哪些症状会发展为晚期疾病方面准确率高出 25% 至 1,000%。

研究小组在《自然通讯》杂志上发表了他们的研究成果。

“通过针对更相关的人群(有家族病史或正在经历早期症状的人)，我们可以使用机器学习来识别患病风险最高的患者，然后确定可能能够减缓疾病进展的合适治疗方法。这是更有意义和可操作的信息，”宾夕法尼亚州立大学医学院杰出教授、研究副兼人工智能和生物医学信息学主任、该研究的共同主要作者刘大江说。

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