魏兹曼科学研究所研究人员今天在《自然医学》杂志上发表的一项研究表明，一种新的计算机算法可以预测在怀孕的早期甚至怀孕之前，哪些女性处于妊娠糖尿病的高风险中。该研究分析了以色列最大的卫生组织Clalit Health Services提供的近60万例怀孕数据。基于这些预测，可以通过营养和生活方式的改变来预防妊娠糖尿病。

计算机科学与应用数学和分子细胞生物学系的资深作者伊兰·西格尔(Eran Segal)教授说：“我们的最终目标是帮助卫生系统采取措施，防止在怀孕期间发生糖尿病。”

妊娠糖尿病的特征是，在以前没有糖尿病的女性的怀孕期间会产生高血糖水平。它在所有怀孕的3%到9%中发生，并且对母亲和婴儿都充满风险。通常，在怀孕的第24周至第28周之间，通过葡萄糖耐量测试来诊断妊娠糖尿病，在该测试中，妇女喝了葡萄糖溶液，然后进行了血液测试以查看从她的血液中清除葡萄糖的速度。

在这项新研究中，Segal及其同事首先将机器学习方法应用于Clalit的2010年至2017年间分娩的大约45万名孕妇的健康记录中。大约有4%的孕妇通过葡萄糖耐量测试诊断出妊娠糖尿病。 。处理完大数据后-巨大的数据集由每次怀孕的2000多个参数组成，包括该妇女的血液检查结果以及她和她的家人的病史-科学家的算法显示，其中有9个参数足以准确识别这些妇女罹患妊娠糖尿病的风险很高的人。这九个参数包括妇女的年龄，体重指数，糖尿病家族史以及以前怀孕期间(如果有的话)她的血糖测试结果。

接下来，为了确保这9个参数确实可以准确预测妊娠糖尿病的风险，研究人员将它们应用于Clalit的健康记录中，其中包括大约14万例未包括在初始分析中的怀孕。结果证实了该研究的结果：九个参数有助于准确识别出最终患上妊娠糖尿病的妇女。

这些发现表明，让女性仅回答9个问题，就应该可以提前告知她是否处于患妊娠糖尿病的高风险中。而且，如果这些信息可以在早期获得-在怀孕的早期甚至在妇女怀孕之前-就有可能通过运动和饮食等生活方式措施来降低患糖尿病的风险。另一方面，被调查表确定为妊娠糖尿病风险低的妇女可以免除葡萄糖测试的费用和不便。