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當人們問我為什麼,應用數學家,研究糖尿病,我告訴他們,科學和人類對我的激勵。我的家人就患有2型糖尿病，我的祖父死於糖尿病併發症。在我10歲的時候，我的母親被診斷出糖尿病，我的阿姨也是其中之一，而我也有前驅糖尿病。在我小的時候，我看到母親和阿姨接受了各種各樣的糖尿病治療，媽媽沒有注射胰島素，她通過合理的飲食和口服藥物來控制血糖，阿姨每天要打好幾針的胰島素。雖然她們兩個人遺傳基因相同，生的病也相同，但是治療方法卻不相同。媽媽過世那年75歲，阿姨也在同年過世了，那一年，她78歲，在她的真箇治療過程中，她承受了太多嚴重的副作用。如今，隨著科技的不斷發展，治療方法也較從前有了翻天覆地的改變。使用基因組信息和電子醫療記錄，結合機器學習的新方法，可以幫助研究人員處理大量數據。因此，我和我的學生們決定使用數據來優化治療，我們為糖尿病人開發了一種數據驅動演算法，它的工作原理是這樣的：運用計演算法則記錄病人和藥品數據,根據病人病史，找到與這一疾病最相關的數據，然後推薦出最適合又有效的治療方案和藥物。在研究過程中，我們使用了一個數據集，從1999年到2014年的11000份就醫記錄。病例上都有至少三次的血糖值，除此之外，我們還調查了他們的身高,體重、身體質量指數,和處方葯的歷史。接下來我們開發了一種演算法，精確計算什麼時候完成一次治療，以及下一次治療開始的時間，這種計算方法得出13種可行的治療方案。接受新演算法治療的糖尿病人得到了戲劇性的結果，他們的血紅蛋白正在發生著有益的變化。我們相信，在未來的日子裡，我們的演算法不僅適用於糖尿病，還將適用於阿茲海默症，癌症等致命疾病的治療。（Heather_z727 204690）