自身免疫性疾病是指免疫系統錯誤地攻擊人體自身的健康細胞和組織，這種疾病在確診前通常有一個臨床前階段，其特征是輕微癥狀或血液中存在某些抗體。然而，對某些人來說，這些癥狀可能會在進入完全疾病階段之前消失。

賓夕法尼亞州立大學醫(yī)學院的研究人員領導的研究小組開發(fā)出一種新方法來預測具有臨床前癥狀的人自身免疫性疾病的進展，他們表示，了解哪些人可能沿著疾病途徑進展對于早期診斷和干預、改善治療和更好的疾病管理至關重要。

該團隊利用人工智能(AI) 分析電子健康記錄和自身免疫性疾病患者大型基因研究的數據，得出風險預測評分。與現有模型相比，這種方法在確定哪些癥狀會發(fā)展為晚期疾病方面準確率高出 25% 至 1,000%。

研究小組在《自然通訊》雜志上發(fā)表了他們的研究成果。

“通過針對更相關的人群(有家族病史或正在經歷早期癥狀的人)，我們可以使用機器學習來識別患病風險最高的患者，然后確定可能能夠減緩疾病進展的合適治療方法。這是更有意義和可操作的信息，”賓夕法尼亞州立大學醫(yī)學院杰出教授、研究副兼人工智能和生物醫(yī)學信息學主任、該研究的共同主要作者劉大江說。