为国内身材矮小患儿治疗指明方向
LG化学自行开发了在生长激素制剂治疗后预测身高增长程度的人工智能（AI）模型，着手改善国内矮身材症治疗环境。
LG化学28日表示，在丹麦哥本哈根举行的欧洲小儿内分泌学会及欧洲内分泌学会年会上，以“基于AI的生长预测模型开发”为主题进行了墙报发表。本研究由Ajou大学医院教授 Sim Youngseok、LG化学DX团队负责人 Jeong Jiyeon 等参与。
作为发表者出席的 Sim 教授表示：“临床一线对预测矮身材症患儿生长激素制剂治疗效果的需求在持续增加”，“我们利用通过LG化学的生长激素制剂长期安全性研究（LG Growth Study）所累积的大规模治疗数据，高度优化了身高增长预测AI模型。”
LG化学构建了将多个既有深度学习模型组合与再组合的集成AI模型，以矮身材症患儿3045名（训练数据集）的治疗数据进行学习，提高预测性能，并将550名（测试数据集）患儿的实际生长值作为AI性能验证数据，用于评估治疗第1至第3年的预测稳定性等。研究中所应用的矮身材症疾病包括生长激素缺乏症、特发性矮身材症、宫内发育迟缓儿、特纳综合征（女童）等。
为评估基于AI模型的性能，研究将其与传统统计方法模型的生长预测结果进行比较，结果确认AI模型具备更高的预测准确性。尤其是在基于AI的模型中，仅凭初诊时的测量值（身高、体重、生长激素制剂处方剂量等），即可在平均1.95厘米的误差范围内预测治疗第1年的生长值。
LG化学计划进一步稳定该模型的预测性能，使其成为提示生长激素制剂治疗后身高百分位数变化的有用诊疗方案，并推动其在医疗一线的应用。
LG化学生命科学·经营创新负责人 Yoon Sooyoung 表示：“以国内矮身材症患儿数据为核心，为我国儿童量身打造生长预测模型，意义重大”，“期待LG化学在客户价值创新方面的成果，能在实际诊疗现场发挥治疗‘指南针’的作用。”
LG化学为国内首次获取以韩国儿童为对象的生长激素长期用药数据，自2012年起一直在推进“LG Growth Study（LGS）”。LGS是截至2032年、为期20年的大型项目，计划招募1万名患儿，观察其长期安全性与有效性。基于累积的研究数据，临床医生围绕生长激素治疗可信度发表了多篇论文。
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