一种新的计算机算法可以预测，在怀孕早期甚至是在怀孕之前，哪些妇女有很高的妊娠糖尿病风险。这项研究由魏茨曼科学研究所的研究人员进行，发表在《自然医学》杂志上。科学家们分析了以色列最大的卫生组织Clalit health Services提供的近60万名孕妇的数据。根据这些预测，利用营养和生活方式的改变来预防妊娠期糖尿病是可能的。

我们的最终目标是帮助卫生系统采取措施，防止怀孕期间发生糖尿病。”

Eran Segal教授，资深作者，计算机科学与应用数学学院和分子细胞生物学学院

妊娠期糖尿病的特征是在怀孕期间，以前没有糖尿病的妇女血糖水平升高。它发生在所有怀孕的3-9%，并充满了母亲和婴儿的风险。一般来说，妊娠期糖尿病是在怀孕24到28周之间被诊断出来的，在葡萄糖耐量测试的帮助下，妇女喝下葡萄糖溶液，然后进行血液测试，看看葡萄糖能多快从血液中被清除掉。

在这项新研究中，西格尔教授及其同事首先将一种机器学习方法应用到Clalit的健康记录中，这些记录记录了大约45万名在2010年至2017年间生育的女性的健康状况。妊娠期糖尿病在这些孕妇中约有4%通过葡萄糖耐量试验确诊。处理后的“大数据”——一个巨大的数据集组成的2000多个参数为每个怀孕,包括女人的血液测试结果,她和她的家族病史的算法显示9 2000多参数足够准确地识别高的女性患妊娠糖尿病的风险。这9个参数包括女性的年龄、体重指数、糖尿病家族史、以及之前怀孕时的血糖测试结果(如果有的话)。

接下来，为了确保这9个参数确实能够准确预测妊娠期糖尿病的风险，研究人员将它们应用到Clalit的健康记录中，这些记录记录了大约14万名没有参与最初分析的孕妇。结果证实了研究的发现:9个参数帮助准确地确定了最终患妊娠糖尿病的妇女。

这些发现表明，只要让女性回答9个问题，就有可能提前判断她是否有患妊娠期糖尿病的高风险。如果这些信息在怀孕早期甚至在怀孕前就能得到，那么就有可能通过锻炼和饮食等生活方式来降低患糖尿病的风险。另一方面，通过问卷调查确定的妊娠期糖尿病风险较低的妇女可能不必承担葡萄糖检测的成本和不便。

更笼统地说，这项研究已经证明了大型以人为基础的数据集——特别是电子健康记录——在获取个性化疾病预测方面的有用性，从而可以采取预防和治疗措施。

领导的工作是研究生Nitzan您好Artzi,博士Smadar Shilo,伊兰教授和Hagai -罗兹曼西格尔在魏茨曼科学研究所的实验室,与伊兰教授哈达尔发现,合作期刊Barbash-Hazan博士Avi Ben-Haroush教授,教授和拉宾医学中心的亚嫩河Wiznitzer Tikva贝嘉费尔德曼博士和教授跑d . Balicer Clalit医疗服务。