机器学习可以预测儿童关节炎的严重程度

研究人员开发了一种机器学习系统，可以预测儿童关节炎的严重程度，从而个性化治疗。他们的研究成果发表在《PLOS Medicine》。

儿童最严重的关节炎可能会导致终身疼痛和残疾。然而，有些孩子已经很久没有受到这种疾病的影响了。如果医生知道哪些儿童需要温和的治疗方案，他们就可以免受不必要的治疗和潜在的药物副作用。

该研究人员由多伦多大学儿科、免疫学和医学教授、SickKids医院高级科学家、风湿病学教授Rae Yeung博士领导，试图开发一种可以预测儿童疾病严重程度的方法。

杨洁篪在事先准备好的声明中说：“知道哪些孩子在什么时间接受哪种治疗会受益，这确实是个性化医疗的基石，医生和家属在第一次诊断孩子时都想回答问题。”

Yeung和他的同事专门研究了640名新诊断的关节炎患者的数据，这些数据属于加拿大儿童关节炎研究(ReACCh-Out)的重点研究成果。数据来自2005年至2010年，体检详细说明了疼痛关节的位置。

该算法可以将人体关节分为七个不同的组——骨盆带、手指、手腕、脚趾、脚踝、膝盖和钝器。研究人员发现，一些患者匹配多个模型。

为了确定他们的疾病结果是否会不同，研究人员进一步根据定位程度将640名患者分为三组：局部、部分定位或扩张，活动关节的百分比与指定的模式一致。没有表现出局部模式的患者需要更长的时间来缓解，结果更糟。

杨说：“及早发现这类儿童，有助于我们尽早确定正确的治疗方法，防止持续性活动性疾病带来不必要的痛苦和残疾。”

值得注意的是，关节炎是无法治愈的。随着疾病的发展，治疗变得更加积极，药物变得更加昂贵——从布洛芬到类固醇，再到最严重的生物制剂，这些药物会关闭免疫系统的某些部分。免疫系统功能的抑制会引起副作用，包括增加感染风险。

共同研究者说：“现在我们对这种疾病有了更好的了解，我们可以将儿童分为不同的类别，以预测他们对治疗的反应，他们进入缓解的速度，以及我们是否可以告诉他们他们正在缓解并取消治疗。”奎德莫里斯博士，多伦多大学计算机科学教授。