及时预测可能有助于通过营养和生活方式的改变来预防疾病

魏茨曼科学研究所的研究人员今天在《自然医学》期刊上发表的一项研究表明，一种新的计算机算法可以预测哪些女性在怀孕早期甚至怀孕前处于妊娠糖尿病的高风险中。该研究分析了以色列最大的健康组织Clalit Health Services提供的近60万份怀孕数据。基于这些预测，妊娠期糖尿病可以通过营养和生活方式的改变来预防。

计算机科学与应用数学和分子细胞生物学系的高级作者Eran Segal教授说，“我们的最终目标是帮助卫生系统采取措施预防怀孕期间的糖尿病。”

妊娠的特征是以前没有糖尿病的妇女在怀孕期间高血糖。它发生在所有怀孕的3%到9%,对母亲和婴儿都充满风险。通常，在怀孕的第24周到第28周之间，通过葡萄糖耐量试验来诊断妊娠糖尿病，在葡萄糖耐量试验中，女性饮用葡萄糖溶液，然后进行血液测试，以观察葡萄糖从血液中清除的速度。

在这项新研究中，Segal和他的同事首次将机器学习方法应用于cla lit 2010年至2017年间分娩的约45万名孕妇的健康记录。大约4%的孕妇通过葡萄糖耐量试验被诊断为妊娠期糖尿病。在对大数据进行处理后——一个庞大的数据集由每次怀孕的2000多个参数组成，包括该女性的血液检测结果以及她和她家人的病史——科学家的算法显示，9个参数足以准确识别那些处于患妊娠期糖尿病高风险中的女性。这九个参数包括女性的年龄、体重指数、糖尿病家族史和前次妊娠的血糖检测结果(如果有的话)。

接下来，为了确保这九个参数确实能够准确预测妊娠糖尿病的风险，研究人员将它们应用到Clalit的健康记录中，其中包括约14万例未纳入初始分析的妊娠。结果证实了本研究的结果：9个参数有助于准确识别最终发展为妊娠期糖尿病的妇女。

这些发现表明，通过让一名妇女只回答9个问题，她应该能够提前知道她是否处于患妊娠糖尿病的高风险中。此外，如果可以在早期阶段获得这些信息——在怀孕早期甚至在女性怀孕之前——就有可能通过锻炼和饮食等生活方式措施来降低患糖尿病的风险。另一方面，通过问卷确定为具有低妊娠糖尿病风险的妇女可以免除葡萄糖测试的费用和不便。

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