改进数据库的使用可以节省数十亿欧元的医疗费用

SFI软件研究中心Lero的研究人员表示，利用大数据定位弱势患者，可以消除由大多数与骨质疏松症相关的骨折引起的多年痛苦和数十亿欧元的全球医疗成本。

一项对2000年1月至2018年11月期间在爱尔兰西部接受了骨密度扫描的36590名患者的研究发现，许多人骨折可以通过在骨折前识别出风险最大的患者，并启动经过验证的、安全、低成本有效的干预措施来预防。

这项多学科研究由Lero教授John J. Carey领导，他是戈尔韦大学医院医学和风湿病学的顾问医师，机械工程Mary Dempsey和爱尔兰国立大学戈尔韦计算机科学的Attracta Brennan博士英国医学杂志．

Carey教授说，爱尔兰双能x射线吸收仪(DXA)健康信息预测(HIP)骨密度项目现在计划评估当前骨质疏松症和骨折的诊断分类和风险预测算法。

“这将确定哪些预测因素对有骨质疏松风险的爱尔兰人最重要，并使用大型、多中心、纵向随访队列开发新的、准确的和个性化的风险预测工具。

他补充说:“此外，由于该项目收集了大量变量，该数据集可用于评估，并可能支持其他慢性疾病的评估和管理，如心血管疾病、癌症和其他疾病。”

凯里教授指出，虽然爱尔兰是全球骨质疏松率最高的国家之一，但目前没有国家公共或政府政策来解决骨质疏松性骨折的医疗需求，成本迅速上升。

他补充说:“在爱尔兰，因骨质疏松性骨折而住院的公立医院天数增加了近50%，超过了心脏病、癌症、糖尿病和许多其他受到更大关注的疾病。”

“初步估计表明，2020年爱尔兰50岁及以上成年人的脆弱性骨折和骨折后死亡人数与COVID感染人数相似或更高，但没有关于骨折后检测、住院或死亡人数的每日报告。”利用这些和其他数据可以帮助缩小这些差距，”他补充说。

凯里教授说，全球出现了骨质疏松症健康危机，预计到2040年，美国与骨质疏松症相关的骨折(包括生产力损失和护理支出)相关的医疗费用每年将超过940亿美元(776亿欧元)。

凯里教授说，以前的研究显示，例如在2010年，欧洲约有4.3万人死于骨折，而与骨质疏松症相关的支出超过370亿欧元。他补充说:“按2010年价格计算，这些成本适度减少5%，每年将节省18.5亿欧元。”

“我们现在有大数据集，类似于我们研究中使用的数据集，在全球范围内可用。AI(人工智能)等具有成本效益的创新数据查询形式将能够及时识别和治疗易患骨质疏松性骨折的患者，为他们提供更好的护理，并有效利用宝贵的资源。将有很多机会为患者提供更好的治疗结果，并节省数十亿欧元，”他补充道。

凯里教授认为，临床医生之间的合作，大数据爱尔兰、英国和中国的科学家、工程和计算机科学家将帮助利用创新、批判性思维和国际伙伴关系来加速他们的项目和机会。

Lero主任布莱恩·菲茨杰拉德教授表示，凯里教授和他的团队所设想的人工智能的应用表明，软件开发计划可以从根本上直接影响人们的生活。Lero是互联健康和人类表现研究的全球领导者。

他补充说:“当Lero的工作可以帮助减轻痛苦，改善患者的结果并释放资源时，那么我们就在做我们成立时应该做的工作，这对所有相关人员来说都是非常有益的。”

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