利用大数据拯救婴儿

支气管肺发育不良(BPD)是一种影响新生儿的慢性肺部疾病，是早产最常见的并发症，但其诊断和治疗仍然困难。来自阿根廷布宜诺斯艾利斯Fundación INFANT和俄克拉何马大学健康科学中心的研究人员希望通过机器学习来解决这些困难，以告知患有BPD的早产儿的临床护理。该团队将在美国生理学会(APS) 2021年实验生物学年会上展示他们的研究成果。

20%到40%出生体重低于3磅4盎司(1500克)的婴儿患有BPD。它通常在5岁时消退，但可以延长到成年期。患有BPD的婴儿需要长期住院治疗，并面临发育迟缓和发育障碍的风险心脏衰竭。

该研究团队提出了一种具有大数据集的纵向临床信息的算法早产儿，计算机将其划分为三个集群。然后，他们向训练过的算法展示了具有可比人口特征的第二组数据集。在这一组中，计算机能够比标准BPD诊断类别的应用更好地预测共病和再住院。

通过更准确地对准哪种生物识别性对应于不同程度的疾病严重程度，这些发现可以更好地了解BPD的潜在原因。他们还可以帮助临床医生早些时候诊断BPD，更准确地说，允许个性化治疗方法。

MD的通讯作者Gaston Md表示，下一步是“在实时实施我们的分析，并在他们的日常照料中指导医疗工作者。”

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