Nhóm nghiên cứu được hỗ trợ bởi Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ, đã thu thập thông tin thông qua thông tin sức khỏe và sử dụng trí tuệ nhân tạo để hiểu rõ hơn về căn bệnh này.

Các nhà khoa học để máy tính thực hiện công việc kết nối hàng triệu dấu chấm trong dữ liệu để xác định các mẫu tương phản chính giữa các cá nhân có và không có tiền sử gia đình mắc bệnh tiểu đường type 1 và thực hiện kiểm tra thống kê để đảm bảo kết quả.

Nhóm nhận thấy những cá nhân trong sổ đăng ký có thành viên gia đình mắc bệnh tiểu đường type 1 thường xuyên được chẩn đoán mắc bệnh tăng huyết áp và bệnh thần kinh liên quan đến tiểu đường, bệnh mắt và bệnh thận.

Các nhà khoa học cho biết kết quả này chứng minh giá trị của dữ liệu trong thế giới thực và trí tuệ nhân tạo.

Bệnh tiểu đường type 1 không phải là một căn bệnh giống nhau ở tất cả mọi người - nó có vẻ khác nhau đối với những người khác nhau. Bằng cách phân tích dữ liệu trong thế giới thực, các nhà khoa học có thể hiểu rõ hơn về các yếu tố rủi ro có thể khiến bệnh nhân có nguy cơ có tình trạng sức khỏe kém.

Phát hiện có một hạn chế mà các nhà khoa học hy vọng sẽ giải quyết trong tương lai bằng cách sử dụng các tập dữ liệu lớn hơn, dựa trên dân số. Họ đang tìm cách xây dựng nhóm bệnh nhân lớn hơn, phân tích nhiều dữ liệu hơn và sử dụng các thuật toán này để thực hiện điều đó.

Phương pháp này có thể giúp phát triển các lựa chọn điều trị được cá nhân hóa cho những người mắc bệnh tiểu đường.

ctngoc