大数据应用25 数据分析应用糖尿病预测

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36大数据专稿，原文作者：Suzanne Elvidge 本文由 王宏奎 翻译向36大数据投稿，并授权36大数据独家发布。转载必须获得本站及作者的同意，拒绝任何不标明作者及来源的转载！
许多公司和研究机构都致力于治疗糖尿病，但预防这种疾病的发生将对高危人群的健康有更大的意义。美国的一个研究小组正在利用数据分析找到精准的医学方法来预防糖尿病，引领帮助那些处于病情发展中的高危人群，以及处于药物疗法或保守治疗的人群。
“简单地预测前驱糖尿病并不是一切，这有很多的变化，我们要透过单一的危险因素找到能全面治愈患者最为有效的方法。”来自密歇根大学医学院的发言人Jeremy Sussman说。
使用数据分析的目的是为了给医生创建和测试一个模型，该模型能够预测哪些前驱糖尿病患者需通过药物治疗获得最好的效果，哪些前驱糖尿病患者可通过改变生活方式等物理治疗的方式（如减肥或者定期训练）来获得最好的效果。这篇论文发表在英国医学期刊上。
在糖尿病预防项目中，研究人员从3000多名具有里程碑意义的临床试验中获取了大量的数据，这些临床试验涉及各种各样的健康因素，如血糖水平和腰臀比例。该项目由国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所(NIDDK)共同资助，旨在发现短期、长期改变生活方式或使用降糖片能否延缓那些血糖测试异常的肥胖患者的糖尿病病情。也有许多其他危险因素如家族史。
对17个能预测个人患糖尿病的因素进行评估分析，得到最重要的7个因素：
空腹血糖
长期血糖（糖化血红蛋白）
甘油三酯
高血糖的家族病史
腰围
身高
腰臀比
研究人员基于上述的因素和临床试验数据做了一个记分量表。根据这个表，在接下来的3年内得分最低的25%实验参与者中不到百分之十的人患上糖尿病，得分最高的25%人群有接近一半患上糖尿病。基于此,服用降糖片实际上只对那些有极高风险的糖尿病人群有帮助。不管怎样，在这类小组中，药物治疗确实有作用的，能够降低21%的患病风险。
相比之下，无论风险评分如何，在健康教练的指导下锻炼和减肥对每个人都会一定程度的帮助。
通过模型测算，显示患糖尿病风险最高，占比达1/4的研究病人，可通过生活方式的改善减少28%发病概率。
对于那些患病几率最低的研究对象，同样的生活方式干预也能够降低发病概率，不过只能减少5%。使用模型可以帮助医生算出高危人群，并制定有针对性的预防措施。虽然锻炼和减肥的建议对低风险人群帮助有限，但还是起到一点作用的，并且可以降低心血管疾病的风险，减少情绪的波动。
该项目研究者称：这种方法也可以用来为其他疾病和疗法开发精确的预测模型。
“我们希望该方法能够被广泛的应用，主要原因之一是用户在接受治疗时有一定的风险会恶化病情，我们要阻止这样的情况”来自塔夫茨医学院的预测分析和效能对比中心的合著者David M Kent说：“如果临床试验能够常规地加入这些类型的分析，我们相信这会是大家更清楚里理解这个问题。”

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关键词：大数据应用 数据分析 大数据 糖尿病 Suzanne 糖尿病 美国 机构 健康 医学

大数据还能这样应用，不知如何分析！

中国经济仍有保持8%GDP增速的潜力，降为7％也好，重质量！

thx for sharing~

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