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健康研究人员已经应用人工智能来处理大数据,使他们能够开辟能够预测大约20种疾病未来发病的技术,从而使人们能够防止生活方式的改变。
Hirosaki大学和京都大学开辟的模型是根据约2万人自愿健康检查获得的数据,计算出三年内患上这种疾病的可能性。
如果患者同意披露检查期间收集的大约20类数据,该模型可以预测动脉硬化、高血压、慢性肾病、骨质疏松、冠心病和肥胖等疾病的潜在进展。
研究小组为每种疾病建立了两组人群——那些数据表明他们将来可能会患上这种疾病的人和一个对比 组——并整理了他们的健康数据,以预测它是否真的会进展成这种疾病。
京都大学医学院研究生院教授大久野康史说:“我们对一个人是否会在三年内进展成一种疾病做出了高精度的正确预测。
自2005年以来,由洪倩大学中曾根茂雄教授和村上广一教授领导的研究团队每年都为青森县洪倩市的居民进行自愿健康检查。
除了一般检查信息、居民身体健康评估、基因检测以及关于饮食习惯、生活方式和社会活动的询问,该团队还研究了大约2000种健康数据。
大野的研究团队在分析中使用了AI,发现了一些疾病的进展与个人健康、遗传和生活方式之间的关系。
例如,研究小组可以根据某人的血糖水平、腿部肌肉质量和体脂水平来预测其患糖尿病的可能性。
根据人们的遗传、饮食、吸烟和饮酒习惯,该模型可以为如何降低人们患各种疾病的可能性提供个性化建议。
大久野说:“如果我们能把患上某些疾病的风险带给每个人,就有可能通过改变生活方式来幸免这些疾病。”
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