更好地预防 2 型糖尿病可以挽救生命和金钱。美国每年花费超过 7300 亿美元——几乎占所有医疗保健支出的三分之一——用于治疗糖尿病等可预防疾病。

对于 9800 万处于糖尿病前期且有患 2 型糖尿病风险的成年人来说，二甲双胍等预防性治疗可以帮助预防这种疾病。但药很贵。由于预算有限，保险公司和医疗机构需要将其分配给他们最能帮助的患者。

目前，医疗服务提供者使用简单的图表工具来计算患者患糖尿病的风险。风险评分超过预定阈值的患者将参加预防性护理。

现在，德克萨斯州麦库姆斯的一项新研究开发了一种基于人工智能的新工具来识别这些患者。

信息、风险和运营管理教授 Maytal Saar-Tsechansky开发了一种人工智能和机器学习驱动的模型来预测哪些患者最有可能从预防性治疗中受益。

Saar-Tsechansky 表示：“医疗保健成本不断上升，需要采取更有效、更具成本效益的方法来预防疾病，特别是 2 型糖尿病等可预防疾病。”

她说，分配模型的一个障碍是它们通常基于对患者将如何受益的粗略估计。她与弗里德里希-亚历山大大学的 Mathias Kraus 和慕尼黑管理学院的 Stefan Feuerriegel 合作，利用丰富的数据源进行更好的评估：2003 年至 2012 年 89,191 名糖尿病前期患者的电子健康记录。