美國時間15日，由以色列科學家，透過2,000多名乾癬性關節炎(PsA)的回顧性研究，進而開發機器學習工具PredictAI，可在臨床醫師診斷前一到四年，提早揪出32-51%的PsA患者。這項研究日前發表在歐洲皮膚病和性病學會(EADV)春季研討會上。
 
PsA是一種慢性反覆發作的皮膚疾病，主要影響患者關節和皮膚，與類風濕性關節相比，PsA症狀較無特異性，通常有10%的患者沒有意識到自己可能患病，且從症狀出現到診斷平均需花2.5年時間。
 
因此以色列科學家，開發這種機器學習工具，目的希望縮短診斷時間也提升診斷精準度。
 
這項研究，是回顧性的分析以色列第二大健康醫療組織的數據庫中，2,000名診斷為PsA的患者醫療紀錄，首先以機器學習工具進行演算法訓練，然後再以另一組診斷為PsA的患者進行驗證測試。
 
目前演算法的效能數據顯示，32%的患者可在臨床醫師診斷前4年，提早被判斷為PsA，51%的患者則可在前1年提早被診斷。
 
研究者認為，由於社區醫療缺乏對PsA認識，通常會將其認為是關節、骨科疾病而非皮膚疾病，這項工具未來可在一般的預防保健機構中使用，以預防患者出現不可逆的關節損傷和功能惡化。
 
資料來源：https://www.news-medical.net/news/20220515/New-AI-tool-can-speed-up-the-diagnosis-of-psoriatic-arthritis-by-up-to-4-years.aspx
 
(編譯/彭梓涵)