人工智能在疾病呈现出来之前，可能能够鉴定出患有未诊断的腹腔疾病的患者，Maccabi KSM研究与创新中心的一项新研究并发现了预测。
这些发现，发表在自然投资组合，科学报告杂志，建议通过为机器学习模型提供电子病历（EMR），它们可以预测诊断前四年的腹腔疾病。
腹腔疾病 - 一种自身免疫性疾病，影响一种消化麸质的能力会影响全球的成年人和儿童的百分之一，许多人多年来患有症状，甚至十多年，然后再接受诊断。。
在这项研究中，获得了从赫尔辛基委员会，研究人员分析了来自Maccabi Healthcare服务的匿名EMR数据，并使用常见的实验室测试和基本人口统计信息对机器学习模型进行了培训。
通过五种不同的算法训练和测试，该研究显示了使用机器学习来检测有腹腔疾病风险的患者的有希望的框架。
该方法可以集成到卫生保健全面的EMR系统已经到位的实践，甚至有可能演变成一种预筛选方法，以标记患者进行进一步评估。
更好的康复和减轻症状
早期鉴定乳糜泻的早期鉴定可以显着改善患者的预后，因为那些早期诊断的人经常会经历更好的肠道愈合和减轻症状，而延迟诊断与持续的健康问题有关，尽管坚持了无麸质饮食。”KSM研究与创新中心的小儿胃肠病学家和高级临床研究人员Amir Ben Tov。