Medial EarlySign今天从一项研究其算法的研究中获得了数据，该算法旨在识别糖尿病患者发生肾功能损害时的最高风险。

该公司的机器学习模型着力于电子健康记录中的数据，以预测患者的健康状况。在这项研究中，根据Medial EarlySign该公司报告说，该算法确定了45%的患者在一年内有明显的肾损伤，比通常使用的临床工具检测到的患者多25%。 

“为制定治疗方案以减少因糖尿病而导致肾功能不全的患者，我们投入了巨大的努力，”首席医疗官Ran Goshen博士在准备好的发言中说道。“Medial EarlySign的算法可以帮助决策者、药物开发商、保险公司和供应商更好地分配有限的资源并获得安全的临床结果。这有助于减少糖尿病相关终末期肾病（ESRD）的可能性。”

“现在数字健康数据库显著的规模和快速的增长允许应用高级数学工具识别不同人群中的模式，以识别高危患者。 ”  哈达萨大学医院的糖尿病组名誉主任Itamar Raz博士说。

“而不是仅仅依靠基于已知危险因素的小样本患者，机器学习工具可以揭示这些参数之间最细微的相关性，并发现新的风险指标， 引导我们改善糖尿病前期患者的风险。”

据Medial EarlySign分析称，有肾脏问题的患者通常伴随着糖尿病问题，美国2011~2012年间，超过36%的糖尿病成年人患有糖尿病肾病或某种形式的肾功能障碍。
 

来源：drugdeliverybusiness