By: James Vance
(SeaPRwire) – การศึกษาผู้ป่วยมากกว่าสามล้านคนเกี่ยวกับความเสี่ยงโรคเบาหวานชนิดที่ 2 แสดงศักยภาพของวิธีการระบุในระยะเริ่มต้นที่ขั้นสูงกว่า
มากกว่า 60% ของผู้ใหญ่อเมริกามีปัจจัยเสี่ยงต่อโรคเบาหวานชนิดที่ 2
โปรแกรมป้องกันปัจจุบันไม่สามารถรับมือกับจำนวนนี้ได้เต็มที่
โรคเบาหวานมักพัฒนาเรื่อยๆ เป็นเวลาหลายปี
โดยไม่มีอาการเตือนชัดเจน
ทำให้แพทย์และระบบสุขภาพพบคนที่ต้องการการป้องกันหรือรักษาแต่เนิ่นได้ยากมาก
ปัญหานี้ทำให้จำนวนคนเป็นโรคเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
และใช้ค่าใช้จ่ายสุขภาพที่มากเกินไป
ในงาน Scientific Sessions ของ American Diabetes Association (ADA) ปี 2026 ที่นิวออร์ลีนส์
นักวิจัยนำเสนอโมเดลการคาดเด็นวัตถุประสงค์ใหม่
ที่ใช้ข้อมูลบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์เพื่อคาดเด็น้ำตาลชนิดที่ 2 ได้ถึง 10 ปีล่วงหน้า
การศึกษาใช้ข้อมูลจากผู้ป่วย 3,365,464 คน อายุ 18-70 ปี
ที่รับการรักษาที่ Kaiser Permanente ภาคเหนือแคลิฟอร์เนีย ในช่วงปี 2012-2024
อายุเฉลี่ยของผู้ป่วยคือ 39 ปี และ 55% เป็นผู้หญิง
โมเดลใช้เทคนิค hazard-based super learning
รวมข้อมูลคลินิก เช่น อายุ น้ำหนัก ระดับน้ำตาลในเลือด ประวัติการรักษา ยา
รวมถึงข้อมูลสาธารณะ เช่น การเข้าถึงอาหารที่มีประโยชน์ และพื้นที่เดินได้
โมเดลฝึกอบรมมีค่า AUC 0.886 และโมเดลตรวจสอบมีค่า AUC 0.883
ในช่วงติดตาม 1 ปี ค่าคาดเด็นใกล้เคียงกับความจริง (1.03% vs 1.01%)
เมื่อกำหนดเสี่ยงมาก (>1.2%) โมเดลมีความแม่นยำ 74% และความเฉพาะเจาะจง 82% ใน 10 ปี
นักวิจัยต้องการทดสอบโมเดลนี้ในสถานการณ์ทางคลินิก
เพื่อดูว่ามันสามารถเพิ่มการเข้าร่วมโปรแกรมป้องกันเบาหวาน
และลดอัตราการเป็นโรคได้หรือไม่
ถ้าทดสอบสำเร็จ โมเดลนี้จะถูกติดตั้งเข้ากับระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์
ช่วยแพทย์ระบุผู้ป่วยเสี่ยงมากได้รวดเร็วและแม่นยำ
ทำให้ระบบสุขภาพจัดสรรทรัพยากรไปยังคนที่ต้องการมากที่สุด
ลดค่าใช้จ่ายสุขภาพที่ไม่จำเป็น
และกลายเป็นมาตรฐานสำหรับการคาดเด็นโรคเรื้อรังอื่นๆ
Author bio: James Vance, นักเขียนคอลัมนิสต์ชั้นนำของนิตยสารเทคโนโลยีระดับโลก มีประสบการณ์รายงานเกี่ยวกับเทคโนโลยีในสุขภาพมานาน