德克萨斯大学西南医学中心的研究人员开发了一种机器学习模型，可以识别患有糖尿病性心肌病的患者，糖尿病性心肌病是一种以心脏结构和功能发生异常变化为特征的心脏病，使他们更容易出现心力衰竭。

该研究结果发表在《欧洲心力衰竭杂志》上，提供了一种数据驱动的方法来检测高风险糖尿病心肌病表型，从而能够进行早期干预，有助于预防这一脆弱人群的心力衰竭。

“这项研究值得注意，因为它使用机器学习来全面表征糖尿病心肌病(一种缺乏一致定义的疾病)，并确定了一种高风险表型，可以指导糖尿病患者更有对性的心力衰竭预防策略，”资深作者、德克萨斯大学西南医学中心心脏病学内科副教授 Ambarish Pandey 医学博士说。

Pandey 博士表示，表型是个体可观察到的生理特性，赋予个体特定的生物学特征。他和他的研究同事使用了“社区动脉粥样硬化风险”队列的数据，该队列包括 1,000 多名患有糖尿病但没有心血管疾病史的参与者。通过分析一组 25 个超声心动图参数和心脏生物标志物，该团队确定了三个患者亚组。

研究将其中一个亚组(占该人群的 27%)确定为高风险表型。该组患者的 NT-proBNP(一种与心脏压力相关的生物标志物)水平显著升高，同时伴有心脏重塑异常，例如左心室质量增加和舒张功能受损。最值得注意的是，该组心力衰竭的五年发病率为 12.1%，显著高于其他亚组。