一项发表在《加拿大医学协会期刊》上的研究表明，通过使用机器学习模型可以预测患有炎症性肠病（IBD）的人的早逝风险。
加拿大的IBD发病率居世界前列，包括克罗恩病和溃疡性结肠炎。患有IBD的人寿命较短，并且可能会发展出与IBD相关的其他慢性健康状况。
该研究发现，当IBD患者在年轻时就患上其他慢性疾病时，他们有早逝的风险（定义为75岁之前死亡）。
由于机器学习模型可以预测普通人群的早逝，研究人员应用这项技术来确定它是否能够预测安大略省IBD患者和其他慢性疾病的早逝，使用的是ICES持有的医疗数据。
“临床意义在于，年轻时患上的慢性疾病可能对患者的健康轨迹更为重要，尽管需要进一步的因果研究来阐明这种关系，”多伦多大学Temerty医学院儿科和流行病学教授、SickKids医院的儿科胃肠病学家和高级科学家Eric Benchimol博士写道。他还是ICES的高级核心科学家。
“虽然我们的见解不是因果性的，但它们识别了可能处于早逝高风险的患者，因此这些患者可能会从更协调的IBD和其他慢性疾病管理中受益，”他说。
在2010年至2020年间，共有9,278名IBD患者死亡，其中近一半（47%）是早逝，男性的早逝率高于女性（50% vs. 44%）。最常见的慢性疾病包括各种类型的关节炎（77%）、高血压（73%）、情绪障碍（69%）、肾衰竭（50%）和癌症（46%）。
研究人员发现，将60岁前诊断出的慢性疾病以及诊断年龄纳入模型后，预测效果有所提高。
“使用早逝作为结果更能直接识别卫生系统改进的机会，因为早逝被认为是可以通过适当的预防或早期有效的治疗避免的，”作者写道。
该研究由多伦多大学Temerty医学院的医学生Gemma Postill和Dalla Lana公共卫生学院教授兼人口健康分析加拿大研究主席Laura Rosella博士共同领导。
作者希望他们的研究能够帮助确定需要更多针对性随访的领域，涉及从营养师到心理健康专业人员和专科医生等不同医疗专业人员。
“这些发现为在整个生命周期内（特别是年轻和中年时期）提供多学科和综合医疗服务提供了科学支持，”作者总结道。
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