导读 佛罗里达大学健康和宾夕法尼亚大学医学部的一组研究人员正在使用一组名为 PANDA 的人工智能算法来查找患者病历中的罕见斑马，并帮助受某
佛罗里达大学健康和宾夕法尼亚大学医学部的一组研究人员正在使用一组名为 PANDA 的人工智能算法来查找患者病历中的罕见“斑马”，并帮助受某些罕见疾病影响的患者更快地得到诊断和治疗。
在医疗保健界，罕见病有时被称为“斑马”，因为它们是如此不寻常和出人意料。任何在全国范围内影响不到 200,000 人的疾病都被视为罕见病。在全球范围内，已知的罕见病约有 7,000 种。在美国，受这些疾病影响的总人数约为 10%。
佛罗里达大学医学院教授、首席数据官姜卞博士表示，由于罕见病的症状往往模糊不清，而且很少有人受到影响，因此诊断它们可能很困难。佛罗里达大学健康科学家。
出于这个原因，卞说，“一些罕见病患者可能多年得不到诊断和治疗。”Bian 是 UF Health 和宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的一个研究小组的成员，该小组正在使用人工智能和电子健康记录来开发一个警报系统，该系统将为患者可能出现某些疾病的医生发出警报罕见病。
研究人员将开发一套由机器学习(一种人工智能形式)驱动的算法。形式)驱动的算法，以确定哪些患者有患五种不同类型的血管炎和两种不同类型的脊柱关节炎的风险，包括银屑病关节炎和强直性脊柱炎。这些预测来自患者电子健康记录中已有的信息，可以大大增加患者更快得到诊断的机会。
开发这种预测方法的工作，称为“PANDA：通过网络分布式算法进行多系统疾病的预测分析”，将由 UF 的卞、生物统计学教授陈勇博士和 Peter A.默克尔，医学博士，公共卫生硕士，风湿病学主任，宾夕法尼亚大学医学和流行病学教授。
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