近日，重慶郵電大學數據與決策科學研究團隊與電子科技大學大數據研究中心、四川大學華西第二醫院、成都數聯易康科技有限公司等單位合作，在Nature Publish Group旗下著名綜合性期刊《Scientific Reports》上發表研究論文，是在信息技術、決策科學與醫療衛生等交叉學科上取得的研究成果。該論文題為“Electronic Health Record Driven Prediction for Gestational Diabetes Mellitus in Early Pregnancy(電子病歷驅動的孕早期妊娠糖尿病預測)”的研究論文。論文提出了一種基于統計機器學習的健康醫療大數據分析方法，通過有效利用孕婦建檔、產檢、診斷編碼等數據，提升基于機器學習的妊娠期糖尿病風險預測能力，以達到提前干預、降低GDM對孕婦和胎兒影響的目的。
妊娠期糖尿病(Gestational Diabetes Mellitus, GDM)是產科常見的并發癥之一，對母親和孩子均有較大危害。根據國際糖尿病與妊娠研究組(IADPSG)的標準，中國妊娠期糖尿病的發病率在17.5%左右，每六個孕婦中就有一人是妊娠期糖尿病患者。隨著國家全面二孩政策的放開，35歲以上的高齡孕媽逐年增多，致使妊娠期糖尿病發病率近年來持續上升，成為國內外學者關注的焦點。
通常妊娠期糖尿病的臨床診斷需等到孕期24周-28周進行篩查，若能在孕早期進行GDM風險預測并對高危群體進行提前干預，將有效降低GDM對孕婦及胎兒的影響。為此，該研究論文提出了一種基于統計機器學習的GDM早期預測方法，顯著提升了對GDM風險的預測能力。論文成果已形成相應軟件系統，用于GDM早期預測。未來還將進一步開展GDM前期綜合干預來延緩或預防GDM的發生，同時對已確診的GDM患者進行全程健康管理等，從而減少不良妊娠結局，降低商業保險的賠付支出和費用成本。
這是重慶郵電大學數據與決策科學研究團隊取得的又一學科交叉和產學研合作成果。團隊在近兩年中，申請國家發明專利、軟件著作權登記6項，在Journal of Medical Internet Research， Information Sciences等重要學術刊物及國際會議上發表學術論文10余篇，出版《大數據醫療：認知科學時代的醫療智能》等著作。數據與決策科學研究團隊旨在充分發揮其在大數據、智能決策、統計機器學習等新興技術上的優勢，加強與國際著名大學、醫療機構、高新企業等多方的跨界合作，推動產學研深度融合，促進科技成果快速轉化。
《Scientific Reports》是Nature Publish Group旗下的國際著名綜合性期刊，主要報道最新的信息、醫學、生物、物理、化學、材料等多個領域的研究進展，目前影響因子為4.259。
