嚴重低血糖是糖尿病患者常見的急性併發症，會增加跌倒、罹患心血管疾病和認知障礙症等風險。中大醫學院利用醫管局的數據，開發預測老年糖尿病患者於未來一年出現嚴重低血糖風險的機器學習模型，精確率高達85%，相信未來能為最高風險患者及早提供干預措施，預防他們出現嚴重低血糖。
中大醫學院分析醫管局實驗室匿名數據、逾110萬名65歲或以上長者於2013年至2018年間的公營醫療系統紀錄，發現這些長者如患糖尿，他們因心血管疾病和非血管疾病引致死亡的風險，較沒有糖尿病的患者高1.5至兩倍。
中大研究團隊與醫管局數據實驗室合作，利用2013年至2018年間來自逾36萬名老年糖尿病患者、合共約150萬份醫療紀錄，以機器學習演算法XGBoost為基礎，開發出預測患者未來一年因嚴重低血糖而需住院機會的學習模型。
這套模型涵蓋258個不同的預測指標，包括人口統計數據、患者一年內入院、診斷、用藥和恆常實驗室化驗資料，用以預測患者未來一年因嚴重低血糖而需住院的機會。經驗證，這個模型的預測精確率達85%。
領導是次研究的中大醫學院內科及藥物治療學系副教授周怡君醫生表示，這套模型未來有望結合電子病歷系統，以找出高風險出現嚴重低血糖的病人，並及早進行預防措施，例如改用降血糖反應較輕微的糖尿病藥物，或調整胰島素注射的時間和劑量。
中大醫學院內科及藥物治療學講座教授陳重娥教授指，由於老年糖尿病患者與非患者之間的死亡率差距未見縮小，因此希望通過提供一套高效且低成本的方法，精確管理及抵消因糖尿病帶來的額外死亡風險。研究詳情已在獲同行評審的國際期刊《PLOS Medicine》（https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1004369）及《Diabetes Research and Clinical Practice》（https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168822724001025?via%3）上發表。@
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