数据挖掘技术在糖尿病管理中的应用进展

数据挖掘(DM)是从大量不完整、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中提取潜在有价值的信息和知识的过程。该项技术融合了人工智能、数据库、统计学等学科内容,为疾病管理相关研究的创新与发展提供极佳的便利。近年来,将数据挖掘技术运用于糖尿病管理,在糖尿病早期预防、糖尿病并发症预测及糖尿病的预后等方面已经取得了很大的成效。但目前国内将数据挖掘技术应用于糖尿病领域仍处于探索阶段,本文旨在通过对数据挖掘技术的分类,以及对数据挖掘技术在糖尿病筛查、糖尿病并发症预测和提升糖尿病患者管理质量中的应用及进展进行详细评述,使医务人员对数据挖掘技术在糖尿病管理中的应用有一个清晰直观的理解,并发现数据挖掘技术在糖尿病管理应用中存在的问题,为医务人员进行精细管理提供证据,以促进产生对患者和医务人员有益的研究成果。     

福辛普利对糖尿病大鼠肾脏的保护作用

目的：探讨血管紧张素转化酶抑制剂福辛普利对糖尿病大鼠肾小球病变的保护作用及机制。方法：观察福辛普利对糖尿病鼠肾小球滤过率、尿蛋白排泄及肾脏体积的影响,以及对血、尿液、肾组织一氧化氮（NO）,内皮素（ET）水平的改变。结果：福辛普利可减少尿白蛋白、β2微球蛋白（β2－MG）排泄率,肌酐清除率(CCr）及抑制早期肾小球肥大,还可降低肾组织局部NO、ET含量。结论：福辛普利对糖尿病肾脏有保护作用,此作用可能与福辛普利降低肾组织局部NO、ET水平有关。