近日，重庆邮电大学数据与决策科学研究团队与电子科技大学大数据研究中心、四川大学华西第二医院、成都数联易康科技有限公司等单位合作，在Nature Publish Group旗下著名综合性期刊《Scientific Reports》上发表研究论文，是在信息技术、决策科学与医疗卫生等交叉学科上取得的研究成果。该论文题为“Electronic Health Record Driven Prediction for Gestational Diabetes Mellitus in Early Pregnancy(电子病历驱动的孕早期妊娠糖尿病预测)”的研究论文。论文提出了一种基于统计机器学习的健康医疗大数据分析方法，通过有效利用孕妇建档、产检、诊断编码等数据，提升基于机器学习的妊娠期糖尿病风险预测能力，以达到提前干预、降低GDM对孕妇和胎儿影响的目的。
妊娠期糖尿病(Gestational Diabetes Mellitus, GDM)是产科常见的并发症之一，对母亲和孩子均有较大危害。根据国际糖尿病与妊娠研究组(IADPSG)的标准，中国妊娠期糖尿病的发病率在17.5%左右，每六个孕妇中就有一人是妊娠期糖尿病患者。随着国家全面二孩政策的放开，35岁以上的高龄孕妈逐年增多，致使妊娠期糖尿病发病率近年来持续上升，成为国内外学者关注的焦点。
通常妊娠期糖尿病的临床诊断需等到孕期24周-28周进行筛查，若能在孕早期进行GDM风险预测并对高危群体进行提前干预，将有效降低GDM对孕妇及胎儿的影响。为此，该研究论文提出了一种基于统计机器学习的GDM早期预测方法，显著提升了对GDM风险的预测能力。论文成果已形成相应软件系统，用于GDM早期预测。未来还将进一步开展GDM前期综合干预来延缓或预防GDM的发生，同时对已确诊的GDM患者进行全程健康管理等，从而减少不良妊娠结局，降低商业保险的赔付支出和费用成本。
这是重庆邮电大学数据与决策科学研究团队取得的又一学科交叉和产学研合作成果。团队在近两年中，申请国家发明专利、软件著作权登记6项，在Journal of Medical Internet Research， Information Sciences等重要学术刊物及国际会议上发表学术论文10余篇，出版《大数据医疗：认知科学时代的医疗智能》等著作。数据与决策科学研究团队旨在充分发挥其在大数据、智能决策、统计机器学习等新兴技术上的优势，加强与国际著名大学、医疗机构、高新企业等多方的跨界合作，推动产学研深度融合，促进科技成果快速转化。
《Scientific Reports》是Nature Publish Group旗下的国际著名综合性期刊，主要报道最新的信息、医学、生物、物理、化学、材料等多个领域的研究进展，目前影响因子为4.259。
