משפחה

אלגוריתם חדש עשוי לסייע בחיזוי היפרגליקמיה בנשים עם סוכרת הריונית (מתוך אתר MedRxiv)

מנתונים שפורסמו באתר MedRxiv וטרם עברו סיקור עמיתים עולה כי אלגוריתם חדש עשוי לסייע בזיהוי נשים עם אבחנה קודמת של סוכרת הריונית בסיכון גבוה לאירועי היפרגליקמיה בהן יש מקום להערכה דחופה של משק הסוכר ושקילת התאמת טיפול תרופתי.

ברקע למחקר מסבירים החוקרים כי הערכה הולמת וטיפול נכון בסוכרת הריונית עשוי להפחית את הסיבוכים לאם ולעובר על-רקע ההפרעה המטבולית. האלגוריתם נועד לסייע לרופאים לזהות נשים בהן יש צורך בערכה דחופה והתערבות לניהול סוכרת הריונית ולשפר את הטיפול ממוקד-מטופל תוך ניצול טוב יותר של המשאבים הזמינים.

החוקרים התבססו על לימוד-מכונה לפיתוח האלגוריתם היכול לזהות נשים עם אבחנה קודמת של סוכרת הריונית בסיכון גבוה להיפרגליקמיה. האלגוריתם מבוסס על מדידות סוכר עצמיות במהלך שלושת הימים האחרונים, אשר נשמרו במערכת GDm-Health, המאפשרת לנשים עם סוכרת הריונית לתעד באופן מסוד מדידות סוכר רבות בכל יום.

הפיתוח והתיקוף הפנימי של המודל המנבא התבסס על 272,712 מדידות סוכר בדם מ-1,148 נשים עם סוכרת הריונית אשר טופלו בבתי חולים של אוניברסיטת אוקספורד בין אפריל 2018 ועד מאי 2021. פיתוח המודל התבסס על נתונים מ-672 מהריונות אלו והתוקף הראשוני התבסס על נתונים מ-178 הריונות נוספים. ולידציה נוספת של המודל התבססה על נתונים אודות 186 הריונות נוספים שטופלו בבית חולים אחר באנגליה.

כל המשתתפות במחקר השתמשו באפליקציית GDm-Health לתיעוד מדידות סוכר בדם ולהעברת המידע לחוקרים. המטרה של המשתתפות הייתה למדוד ולתעד את רמות הסוכר 4-6 פעמים ביום, לפחות שלוש פעמים בשבוע. החוקרים השלימו מודלים סטטיסטיים שפותחו על-בסיס MSE (Mean Squared Error) ו-MAE (Mean Absolute Error) ומדד R2 (מדד הבוחן את טיב המודל).

מהנתונים עולה כי מדדי MSE, R2 ו-MAE הציעו כולם כי המודל הטוב ביותר הדגים דיוק מתון לחיזוי מדידות סוכר גבוהות בדם אך דרש התאמה נוספת על-מנת שיתאים לשימוש קליני. עוד מדווחים החוקרים כי מודל מבוסס-עץ היה טוב יותר משמעותית ממודל ליניארי, ככל הנראה מאחר ומודלים אלו לוקחים בחשבון את ההשפעות הלא-ליניאריות של המידע המוכנס למודלים.

באופן כללי, התפקוד הכולל של המודלים לא השתנה משמעותית בעקבות הוספת מדדים נוספים מעבר לרמות הסוכר בדם. ייתכן כי הסיבה לכך נעוצה בגודל מסד הנתונים: מספר גדול יותר של פיסות מידע לעיתים קרובות דורש מדגם גדול יותר לבחינת מודלים.

החוקרים מדגישים כי האלגוריתם מצוי בשלבי פיתוח מוקדמים ועדיין קיימים מספר מגבלות אותן יש לפתור בטרם ניתן יהיה להשתמש בו באופן שגרתי.

מתוך אתר MedRxiv

לידיעה במדסקייפ

0 תגובות

השאירו תגובה

רוצה להצטרף לדיון?
תרגישו חופשי לתרום!

כתיבת תגובה

מידע נוסף לעיונך

כתבות בנושאים דומים