中大成功开发机器学习模型 预测老年糖尿病患者未来一年患严重低血糖风险

糖尿病是本港主要的慢性疾病，每3名65岁以上的长者便有一人罹患糖尿病。为了能更有效地管理老年糖尿病患者的病情，中大医学院研究团队利用医管局资料，开发一套能预测老年糖尿病患者，于未来一年出现严重低血糖风险的机器学习模型，精确率高达85%。团队相信模型能与现有的电子病历系统结合，为最高风险的年长患者及早提供干预措施。

分析了110万名65岁或以上长者数据

中大医学院研究人员分析医管局数据实验室数据库、逾110万名65岁或以上长者的数据，发现在5年间，此年龄组别的长者整体死亡率下降8%。然而如长者罹患糖尿病，他们因心血管疾病或其他原因死亡的风险，较未有患糖尿病的患者高1.5至两倍。

为及早识别这群高风险出现严重低血糖的病人，中大医学院研究团队与医管局数据实验室合作，利用2013年至2018年间来自逾36万名老年糖尿病患者、合共约150万份医疗纪录，并以机器学习算法XGBoost作为基础，开发了一套能够预测出现严重低血糖风险的机器学习模型，用以预测患者未来一年因严重低血糖而需住院的机会。经验证，这个模型的预测精确率达85%。

找出高风险病人及早调整用药

领导是次研究的中大医学院内科及药物治疗学系副教授周怡君医生表示，这套新开发的模型有望能结合本地电子病历系统，以找出高风险出现严重低血糖的病人，并及早进行预防措施，例如改用降血糖反应较轻微的糖尿病药物，或调整胰岛素注射的时间和剂量。

中大医学院内科及药物治疗学讲座教授陈重娥指，该机器学习模型提供了一种高效且低成本的方法，可以识别出因严重低血糖而面临极高住院风险的老年患者，为他们提供补救措施，同时不影响低风险老年患者的血糖控制。

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