新项目获得美国国立卫生研究院 (NIH) 资助，以解决长期健康差距问题

新项目获得美国国立卫生研究院 (NIH) 资助，以解决长期健康差距问题

糖尿病、心脏病和癌症等慢性病对少数种族和族裔的影响尤为严重。 45% 的美国人患有一种或多种慢性病，而服务不足的人群患慢性病的可能性是白人的三到六倍。

佛罗里达大西洋大学施密特医学院的研究人员与 Caridad Center, Inc. 和迈阿密大学米勒医学院合作，获得了美国国立卫生研究院 (NIH) 的 50 万美元拨款，用于一个通过使用电子健康记录 (EHR)、人工智能、机器学习 (AI/ML) 和物联网 (IoT) 来解决慢性健康差异的项目。

该项目“在 FQHC 中制定精确、本地化、以社区为中心的人口健康框架，通过 EHR 数据解决慢性病差异”是 NIH-VORAUS 的“促进健康公平和研究人员多样性的人工智能/机器学习联盟 (AIM)”的一部分。 该项目是通过 NIH 其他交易协议编号 1OT2OD032581 实现的。

AIM-AHEAD 的计划目标是建立互利、协调和值得信赖的合作伙伴关系，以增加目前在 AI/ML 模型开发中代表性不足的研究人员和社区的参与度和代表性，并提高这一新兴技术的能力，从使用 EHR 开始，扩展到其他不同的数据，以解决健康差异。

AIM-AHEAD 项目由四个核心组成：合作伙伴关系、研究、基础设施和数据科学教育，这些合作属于基础设施核心，由迈阿密大学负责研究、数据和信息学的副教务长、数据科学与计算研究所 (IDSC) 的创始主任 Nick Tsinoremas 博士领导，担任首席研究员。

对于寻求使用自己的机构 EHR 数据进行研究的组织来说，一个主要的反复挑战是创建一个适当的研究环境，在其中可以对患者群体进行分析并确定研究队列。 解决这一挑战是实现以社区为中心、基于 EHR 的研究项目的第一个必要步骤，该项目旨在将 AI/ML 或其他方法应用于这些数据集。

FAU 的施密特医学院及其附属健康诊所，以及成立于 1989 年的佛罗里达州最大的免费健康诊所 Caridad Health Center 和迈阿密大学正在开发这一试点项目，作为在社区健康中心和联邦合格的健康中心实施 AI/ML 的国家模式，以加强其 AI/ML 的交付和研究活动。

在积极整合来自联邦合格卫生中心和社区中心的电子健康记录数据方面几乎没有采取任何措施，这些中心和社区中心为因健康差异而受到影响的代表性不足和弱势群体提供直接护理。 不幸的是，虽然这些中心是受健康差异影响的社区的主要医疗服务来源，但它们缺乏收集、编译和分析大量患者数据所需的足够数据、人工智能和机器学习能力。”

Janet Robishaw 博士，首席研究员，生物医学科学系主任，FAU 施密特医学院研究副院长兼生物医学科学教授

该项目由 Robishaw 领导； Laura Kallus，Caridad Center, Inc. 执行董事； Azizi Seixas 博士，米勒医学院精神病学和行为科学系副教授，IDSC 人口健康信息学项目主任。

有了这笔拨款，研究人员将通过实施迈阿密大学在美国国立卫生研究院临床和转化科学奖励计划的资助下开发的研究工具来解决这些健康差异挑战。 大学研究信息学数据环境（也称为 URIDE）是一个基于网络的平台，可聚合和可视化来自组织内多个临床医疗保健系统的匿名数据。 URIDE 使临床研究人员及其团队能够轻松探索人口统计、诊断、手术、生命体征、药物、实验室、笔记、过敏、合并症和其他信息。

URIDE 此前曾获得 NIH 临床和转化科学奖计划的资助。 这个新的试点计划将通过更广泛地扩展网络基础设施平台的使用来增加 URIDE 的使用。

“我们很高兴与 FAU 和 Caridad 合作，扩展 URIDE 平台，并利用这一尖端的健康信息学工具创建一个更具代表性的社区，”Tsinoremas 说。

项目团队将建立一个研究环境来支持研究群体的识别。 借助 URIDE 以及 AI/ML 和 IoT 的集成，他们将能够执行远程健康监控。 对患有高血压和糖尿病等心脏代谢健康状况的患者进行远程监控，使 Caridad 中心能够在其 EHR 中实施定制的 AI/ML 查询和分析平台，并在其研究问题中进行个性化查询，以解决患者群体中的慢性疾病。

“作为一所社区医学院，为了社区，我们很高兴与 Caridad 中心和迈阿密大学合作，汇集专家和资源，以推进美国国立卫生研究院 AIM-AHEAD 计划的目标。”施密特医学院院长兼医疗事务副院长 Julie Pilitsis 博士说道。 “人工智能和机器学习是强大的工具，将帮助我们优化医疗保健服务并推动医疗保健创新。”

来源：

佛罗里达大西洋大学

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