Diamyd Medical与Mainly AI及ASSET项目的合作伙伴在阿姆斯特丹举行的高级糖尿病技术和治疗会议（ATTD）上展示了在1型糖尿病的AI驱动筛查和风险预测方面的显著进展。Gun Forsander博士（临床科学研究所，萨尔格伦斯卡学院）将在由赛诺菲赞助的行业研讨会“通向未来的桥梁：探索创新如何改进1型糖尿病的早期检测和管理”上介绍这些发现。
“1型糖尿病的筛查已经成为近年来每次国际糖尿病会议上的热门话题，”Gun Forsander说。“我们的愿景是在疾病的早期阶段进行诊断，并能够提供个性化的随访和治疗，以预防或至少延缓临床发病。研究表明，1型糖尿病并不是单一疾病，而是由对干预措施反应不同的亚群组成。因此，精准医疗对于实现最佳干预效果和护理至关重要。”
开发工作的关键亮点是使用个体生存预测（ISP）模型，该模型超越了传统的统计策略，提供了关于受试者可能发展为1型糖尿病的时间的个性化见解。这些模型已经使用来自TEDDY研究的数据进行了训练和验证，并展示了优化筛查频率和改进随访策略的潜力。预测模型已开发用于可能在MainlyAI平台上实施，这是一个安全且协作的AI/ML工作平台。
- 基于AI的模型利用个人数据，包括遗传信息（如HLA分型）、自身抗体谱和患者病史来预测风险。
- 与传统统计方法不同，后者在标准化间隔内评估人群水平的风险，新的ISP通过估计个体层面的疾病发作可能性提高了预测准确性。
- 这些模型在临床决策中具有巨大潜力，允许医疗保健提供者根据个体情况定制筛查计划和随访频率。高风险个体可能受益于更密切、更频繁的监测，从而优化早期检测和干预策略。
“一个精准医疗生态系统的想法，其中AI驱动的筛查和风险预测无缝集成到靶向干预中，是一个游戏规则改变者，”Diamyd Medical首席执行官Ulf Hannelius表示。“它有可能极大地改善患者的预后，并重塑制药和生物技术行业，带来更好的治疗方法和更可持续的医疗保健。通过使用AI进行早期诊断、个性化风险评估和定制治疗，我们正在为整个患者旅程中的实质性改进铺平道路。”
使用AI进行早期疾病检测
自2021年起由瑞典创新局（Vinnova）资助并由Diamyd Medical协调的ASSET项目专注于评估AI如何通过整合遗传数据、临床和数字生物标志物来提高1型糖尿病筛查策略的精度，以更精确地预测疾病发作。
随着基于AI的方法不断发展，ASSET联盟设想未来这些策略也可以支持1型糖尿病的精准医疗方法，通过个性化干预和改进疾病管理。进一步的研究将重点放在完善预测模型上，并展示AI如何促进1型糖尿病的早期诊断和治疗选择。
ASSET是Diamyd Medical、Mainly AI、隆德大学、萨尔格伦斯卡医院和厄勒布鲁大学医院、国家糖尿病登记处和领先医疗基金会之间的合作项目。
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