存在一个问题，即难以对 2 型糖尿病进行分类并在临床实践中使用

它开发了一种机器学习模型，该模型可以通过将称为随机森林的机器学习方法与缺失数据的修复以及定义和添加分类类别（不可分类组）相结合，仅使用每天获得的临床数据来准确预测 2 型糖尿病的亚型预测概率低。 这项研究由福岛医科大学医学院的 Hideyoshi Kawakami 教授、福岛医科大学糖尿病内分泌学和代谢系的 Hayato Tanabe 助理教授和 Mitsuo Shimabukuro 教授领导的研究小组进行。 研究结果发表在 Diabetologia 上。

糖尿病是一种由于胰岛素不能充分发挥作用而导致血液中葡萄糖含量仍然很高的疾病。 2 型糖尿病占日本糖尿病的大部分，患者人数估计超过 1000 万，包括糖尿病前期患者。 胰腺分泌的胰岛素将血糖水平控制在一定范围内，但在 2 型糖尿病中，由于胰岛素分泌减少和对胰岛素的反应降低，血糖水平升高。 持续的高血糖水平会损害血管，并使您面临严重并发症的风险，例如失明、神经病变、中风、心肌梗塞和肾衰竭。

既往研究表明，2 型糖尿病分为四种亚型：严重胰岛素缺乏糖尿病、严重胰岛素抵抗糖尿病、轻度肥胖相关糖尿病和年龄相关性糖尿病。 为了对 2 型糖尿病进行分类，需要与个体患者的胰岛素分泌和敏感性相关的数据，但由于它们不包括在日常临床数据中，因此很难在临床实践中使用它们。 理论上，糖尿病亚型被认为随着时间的推移而稳定，但常规分类通常会随着时间的推移改变亚型，并且亚型分类被认为难以用于长期治疗计划。 因此，在这项研究中，我们试图开发一种模型，可以仅使用常规临床数据以高精度和一致性预测 2 型糖尿病的亚型。

开发机器学习模型以从临床数据中预测糖尿病亚型

该研究小组使用一种称为 Random Forest 的监督机器学习方法开发了一个预测模型。 当时，通过了解测试值之间的关系，可以从日常临床数据的值中估计出与胰岛素相关的数据的价值。 此外，通过定义分类预测概率低的类别（不可分类组：UDs）并将其添加到 2 型糖尿病的类别中，在以前的研究中是四个，因此可以成功地对每个亚型进行分类和预测，而不会重叠特征的分布。

通过传统方法显示分类结果的准确性很高，SIDD 为 100%，MARD 为 97.9%

与常规方法（即教师数据）的分类结果相比，所得模型的亚型预测显示出 82.9% 到 94.0% 的高精度。 此外，为了检验亚型分类的一致性，我们比较了观察期前后的亚型预测结果，发现前后匹配的亚型比例为严重胰岛素缺乏型糖尿病 （SIDD） 为 100%，严重胰岛素抵抗型糖尿病 （SIRD） 为 68.6%，轻度肥胖相关糖尿病 （MOD） 为 94.4%，年龄相关性糖尿病 （MARD） 为 97.9%。 它显示出比传统方法更高的一致性。

基于常规医疗数据预测亚型，有望为实现糖尿病个体化用药做出贡献

本研究中获得的预测模型使得即使以前需要的项目缺失，也可以使用常规临床数据对亚型进行分类，现在可以从手头的数据中高精度地预测每位患者的并发症风险（失明、神经病变、中风、心肌梗塞、肾功能衰竭等）和治疗反应。 这一成就使得从常规医疗数据中预测糖尿病亚型成为可能，有望为临床实践中实现糖尿病亚型分类和个性化用药做出重大贡献。 “高度一致地对亚型进行分类的能力也可能有助于根据个体患者的并发症风险和治疗反应进行长期治疗计划和预后估计，”研究人员说

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