糖尿病因其越来越高的患病率而被视为公共卫生的优先事项,这影响了世界人口的8.8%。它的不同类型表现出一种共同的高血糖状态,从长远来看,该状态将导致一系列氧化和炎症现象,进而诱导整个身体的细胞,组织和器官的结构和功能变化,包括胃肠道和神经神经。超过75%的糖尿病人群表现出一些胃肠道症状,而早期识别不仅对于缓解和改善患者的生活质量至关重要,而且对于预防疾病的进展和并发症也是必不可少的。本文的目的是修改有关糖尿病引起的胃肠病学并发症的病理生理学的当前知识,其治疗和对胃肠病医生的这种共同环境的未来观点。
最近,来自大型临床试验、电子健康记录、医学影像、生物库和多组学(基因组学、转录组学、代谢组学和蛋白质组学)数据库的“大数据”被越来越多地用于提高诊断准确性和治疗反应的可预测性 [ 2 ] 。然而,大数据在预测模型开发中的应用受到临床和非临床因素的高维性的困扰 [ 2 ] 。为了克服这一挑战,机器学习 (ML) 越来越多地被用于组织和解释这些大型数据集,以识别具有临床意义的模式并将其转化为改善的患者结果 [ 3 ] 。本综述重点介绍了将人工智能 (AI) 和机器学习纳入 IBD 领域的新兴努力。
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