中大以大数据开发模型 精准预测老年糖尿病人严重低血糖风险

团队成员包括（左起）：中大医学院内科及药物治疗学讲座教授陈重娥教授、威尔斯亲王医院内科及药物治疗学系顾问医生陈俊文医生、中大医学院内科及药物治疗学系副教授周怡君医生、研究助理教授杨爱民博士，及副研究员时麦博士。（中大图片）

本港每三名65岁以上的长者便有一人罹患糖尿病。为了能更有效地管理这些老年糖尿病患者的病情，香港中文大学（中大）医学院利用医管局数据实验室涵盖全港的资料，进行大数据分析，发现虽然同龄人口的整体死亡率下降，但比起非糖尿病患者，老年糖尿病患者因心血管疾病和非血管疾病引致死亡的风险仍高1.5至两倍。

严重低血糖是糖尿病患者常见的急性并发症，可增加患者跌倒、罹患心血管疾病和认知障碍症，以及各种原因死亡的风险。研究团队利用医管局资料开发了一套能预测老年糖尿病患者于未来一年出现严重低血糖风险的机器学习模型，精确率高达85%。团队相信此模型能与现有的电子病历系统结合，为最高风险的年长患者及早提供干预措施，预防他们出现严重低血糖。研究详情已在获同行评审的国际期刊《PLOS Medicine》及《Diabetes Research and Clinical Practice》上发表。

医管局数据实验室载有的匿名数据包括病人的用药和实验室化验纪录、住院情况、居住区域和其他同时患有的疾病资料。中大医学院研究人员分析了来自此数据库、逾110万名65岁或以上长者的数据，他们曾于2014年至2018年在公营医疗系统求诊。研究团队发现在这五年间，此年龄组别的长者整体死亡率下降8%。然而，这些长者如罹患糖尿病，他们因心血管疾病或其他原因死亡的风险，仍较没有患糖尿病的患者高1.5至两倍。

领导是次研究的中大医学院内科及药物治疗学系副教授周怡君医生表示，这套新开发的模型有望能结合本地电子病历系统，以找出高风险出现严重低血糖的病人，并及早进行预防措施，例如改用降血糖反应较轻微的糖尿病药物，或调整胰岛素注射的时间和剂量。