中大成功開發機器學習模型 預測老年糖尿病患者未來一年患嚴重低血糖風險

糖尿病是本港主要的慢性疾病,每3名65歲以上的長者便有一人罹患糖尿病。為了能更有效地管理老年糖尿病患者的病情,中大醫學院研究團隊利用醫管局資料,開發一套能預測老年糖尿病患者,於未來一年出現嚴重低血糖風險的機器學習模型,精確率高達85%。團隊相信模型能與現有的電子病歷系統結合,為最高風險的年長患者及早提供干預措施。

分析了110萬名65歲或以上長者數據

中大醫學院研究人員分析醫管局數據實驗室數據庫、逾110萬名65歲或以上長者的數據,發現在5年間,此年齡組別的長者整體死亡率下降8%。然而如長者罹患糖尿病,他們因心血管疾病或其他原因死亡的風險,較未有患糖尿病的患者高1.5至兩倍。

為及早識別這群高風險出現嚴重低血糖的病人,中大醫學院研究團隊與醫管局數據實驗室合作,利用2013年至2018年間來自逾36萬名老年糖尿病患者、合共約150萬份醫療紀錄,並以機器學習演算法XGBoost作為基礎,開發了一套能夠預測出現嚴重低血糖風險的機器學習模型,用以預測患者未來一年因嚴重低血糖而需住院的機會。經驗證,這個模型的預測精確率達85%。

找出高風險病人及早調整用藥

領導是次研究的中大醫學院內科及藥物治療學系副教授周怡君醫生表示,這套新開發的模型有望能結合本地電子病歷系統,以找出高風險出現嚴重低血糖的病人,並及早進行預防措施,例如改用降血糖反應較輕微的糖尿病藥物,或調整胰島素注射的時間和劑量。

中大醫學院內科及藥物治療學講座教授陳重娥指,該機器學習模型提供了一種高效且低成本的方法,可以識別出因嚴重低血糖而面臨極高住院風險的老年患者,為他們提供補救措施,同時不影響低風險老年患者的血糖控制。

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