AI可以预测炎症性肠病患者的过早死亡：研究

一项新的研究表明，人工智能可以预测患有炎症性肠病的人（也称为克罗恩斯和结肠炎）的过早死亡。

研究人员使用机器学习来分析安大略省有9,000多人的数据，他们患有IBD，并在2010年至2020年之间去世。

该研究今天发表在《加拿大医学协会杂志》上，发现其中一半的死亡是在75岁之前，被认为是过早死亡。

人们最有可能在61岁之前被诊断出患有某些其他慢性疾病（包括关节炎，高血压，肾衰竭，癌症和心理健康问题）的人。

小儿胃肠病学家Eric Benchimol博士说，人们通常不会死于炎症性肠病本身。

他说，研究结果表明，有必要注意IBD患者的其他慢性疾病，并尽早对待这些状况。

“我认为这里重要的是，我们需要意识到，这不再是一名胃肠病学家，” Benchimol在Sick Kids Hospital练习，并且是临床评估科学研究所（ICES）的高级科学家，他为研究提供了研究数据。

“我们确实需要意识到IBD人民正在发生的所有其他事情，并试图使他们成为协调的护理系统。”

根据克罗恩斯和加拿大结肠炎的说法，克罗恩斯和结肠炎炎症是胃肠道的衬里，并干扰人体消化食物和吸收营养的能力。患者没有正常的排便，而是“紧迫感，腹泻和血腥的粪便”。

Benchimol说，据信这是由影响肠道微生物组的遗传学和环境因素的组合引起的，并指出吸烟和早期使用抗生素是认为与该疾病有关的两个因素。

他说，IBD在加拿大很普遍，案件率正在增长。到2035年，预计该国有100人有100人患有这种疾病。

Benchimol说，在研究中与IBD并肩确定的特定慢性疾病“不幸的是，并不那么令人惊讶。”

他说：“我专门研究IBD的儿童，我们一直在看到其中一些疾病。就像我们看到关节炎一样。我们看到IBD的孩子的情绪和焦虑症。与同龄人相比，与同龄人相比，与IBD的青少年有焦虑和抑郁的可能性。”

他说，令人惊讶的是，令人担忧的是，这些疾病与早期死亡的关联，指出需要更多的研究来确定这些死亡是如何或为什么发生的。

Benchimol说，除AI外，研究人员还使用了传统的统计模型来确定与IBD患者过早死亡有关的因素，并且结果是一致的，从而增强了对机器学习准确性的信心。

他说，机器学习可以处理更多的数据，并发现不同因素之间的关系比人类更好，他指出，未来使用AI的研究将跟踪与IBD一起生活的人，并包括其他临床变量，例如其炎症有多严重以及他们正在服用什么药物。

Benchimol希望AI将是一种弄清楚如何防止患有这种疾病的人过早死亡的方法，最终如何完全防止这种疾病。

他说：“我们最终将使用机器学习来尝试了解哪些环境风险因素可能会使人们首先以某种方式获得IBD，这也许我们无法用自己的大脑想到。”

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https://globalnews.ca/news/11094904/imflammatory-bowel-disease-ai-death-study/