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      太牛了吧!AI提前20年預(yù)警上千種病,《自然》頂刊剛證實!

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      早上出門前,習(xí)慣性地打開手機看看天氣預(yù)報。

      如果“降水概率70%”,你一定會帶上雨傘。

      基于概率的預(yù)測,是生活中人們的決策依據(jù)。

      如果有一天,你的醫(yī)生能像天氣預(yù)報,預(yù)測你的身體健康狀況。



      你會感到驚奇嗎?

      最近,一項“健康預(yù)報”的研究成果,在國際頂級期刊《自然》發(fā)表。

      這是名為Delphi-2M的人工智能模型。

      它正試圖預(yù)測,一個人一生中可能遭遇的健康變化。

      提前十年甚至二十年,發(fā)出關(guān)于上千種疾病的“風(fēng)險預(yù)警”。



      從亡羊補牢到見微知著

      幾千年來,人們都是生病了,醫(yī)生診斷后才知道是什么病。

      也只有身體出現(xiàn)問題,醫(yī)生才能對癥下藥。

      然而,等病來了,人們也要付出沉重的代價。

      醫(yī)生更擅長治療已發(fā)生的疾病。



      對于“未來可能會患上何種病”,沒有誰能知道。

      傳統(tǒng)的風(fēng)險評估工具,往往是“單功能檢測儀”。

      也就是能預(yù)測心臟病或中風(fēng)等單一疾病。

      但人的身體是一個復(fù)雜的整體,疾病之間常常相互關(guān)聯(lián)、彼此影響。

      一個患有高血壓的中年人,面臨的不僅是心血管風(fēng)險,他的腎臟、大腦甚至認(rèn)知功能,都可能受到牽連。

      這正是以往醫(yī)療預(yù)測的盲區(qū)。

      而Delphi-2M的出現(xiàn),為人類點亮了一盞明燈。

      它是歐洲分子生物學(xué)實驗室、德國癌癥研究中心等頂尖機構(gòu)的科學(xué)家們聯(lián)合開發(fā)。

      目標(biāo)就是醫(yī)療預(yù)測,具有全面性和前瞻性。



      比如,你的醫(yī)生告訴你:“根據(jù)分析,您未來十年內(nèi)患上II型糖尿病的概率是30%。但積極干預(yù)后,風(fēng)險可以降低一半以上。”

      這就是Delphi-2M的工作。

      你也提前知道了自己可能患某種疾病的概率,以及如何預(yù)防。



      Delphi-2M 健康預(yù)言家

      你可能會好奇,這是真的嗎?還是AI“算命”?

      它的原理,其實是從歷史中尋找規(guī)律,從而預(yù)判未來。

      Delphi-2M 的肚子里,裝滿了各種疾病病例。

      它所做的,就是閱讀了數(shù)百萬本這樣的“故事書”。



      基于英國生物樣本庫的40萬人,以及丹麥國家病人登記庫的近190萬人的匿名健康數(shù)據(jù)。

      之后對Delphi-2M 進(jìn)行訓(xùn)練和測試。

      它用更本質(zhì)的方式去理解,學(xué)習(xí)醫(yī)療事件發(fā)生的順序和模式。

      比如,它可能從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),有吸煙習(xí)慣的男性,在45歲左右診斷出輕度高血壓。

      之后在55歲前,患上慢性阻塞性肺病,或特定類型癌癥的概率顯著升高。

      疾病往往會遵循一定的規(guī)律,AI模型學(xué)習(xí)這些規(guī)律,病預(yù)測未來的健康結(jié)果。

      這項研究的參與者,歐洲科學(xué)家托馬斯·菲茨杰拉德這樣解釋。

      Delphi-2M還會繪制個性化的“健康風(fēng)險圖譜”。

      它不僅知道你過去得過什么病,還結(jié)合你的年齡、性別以及生活方式等,進(jìn)行綜合評估。

      比如是否肥胖、吸煙、飲酒等等。

      這就好比一個氣象模型,不僅要看衛(wèi)星云圖,還要分析氣溫、氣壓、濕度、風(fēng)向。



      最終生成一張個性化、概率化的健康風(fēng)險圖譜。

      它不是一份簡單的“生病”或“不生病”判斷,而是預(yù)測概率。

      如同天氣預(yù)報:“明天下雨概率70%。”

      Delphi-2M會告訴你:“在未來十五年里,您有XX%的概率發(fā)展出II型糖尿病?!?/p>

      健康預(yù)測,既提供了警示,又留下了希望。



      醫(yī)生和AI的協(xié)作

      未來,你在醫(yī)院看病,診室里的醫(yī)生和AI緊密協(xié)作。

      醫(yī)生不再單純地詢問你哪里不舒服。

      在AI輔助下,醫(yī)生調(diào)出你的“健康風(fēng)險報告”。



      他會告訴你,您的家族史、既往病史和目前的生活習(xí)慣。

      系統(tǒng)會分析出您未來主要面臨的健康風(fēng)險。

      其中,有立即采取行動去改變的項目。

      還有您面臨的特定風(fēng)險,并給您制定具體的計劃。

      比如針對性的膳食調(diào)整和運動方案。

      這意味著醫(yī)療模式,將從被動治療徹底轉(zhuǎn)向動管理和預(yù)防。

      醫(yī)生的角色,也轉(zhuǎn)變?yōu)槟愕摹敖】狄?guī)劃師”。

      對整個社會,宏觀的預(yù)測能力,意味著可以更科學(xué)地規(guī)劃醫(yī)療資源。



      比如,預(yù)測到二十年后,某個地區(qū)的老年輕度認(rèn)知障礙患者會大幅增加。

      現(xiàn)在,就開始有針對性地培養(yǎng)相關(guān)專業(yè)的醫(yī)生,布局康養(yǎng)設(shè)施。

      這極大地提升了公共健康體系的效率。



      Delphi-2M真的那么完美嗎?

      人們?yōu)檫@項技術(shù)歡欣鼓舞,同時也必須保持清醒。

      工具再強大,都會伴隨著責(zé)任與挑戰(zhàn)。

      Delphi-2M的分析,基于以往病人的案例。



      數(shù)據(jù)庫資料的完整性和隱私性,又該怎么協(xié)調(diào)和匹配呢?

      這是人們對數(shù)據(jù)的偏見問題。

      Delphi-2M模型,可能會因為數(shù)據(jù)問題,判斷錯誤。

      還有數(shù)據(jù)主要來自英國和丹麥的特定人群,預(yù)測亞洲、非洲人還能不能適用。

      這些不同遺傳背景、生活環(huán)境人群的健康風(fēng)險是不是也不一樣?

      研究團(tuán)隊也鄭重提醒,在更廣泛、更多元的測試之前,模型的預(yù)測結(jié)果還不能用于臨床診斷決策。



      現(xiàn)階段,它的價值在于研究和篩查工具,幫助人們識別高風(fēng)險人群。

      人們的健康數(shù)據(jù),是個人最隱私的信息之一。

      利用這些數(shù)據(jù),創(chuàng)造公共健康價值的同時,要確保其安全與匿名,防止濫用。



      Delphi-2M的問世,是醫(yī)療診斷技術(shù)的突破,更是一種積極的理念。

      我們無法決定生命的長度,但可以通過努力,去預(yù)知并改善生命的質(zhì)量。

      讓人們掌握更多的健康主動權(quán)。

      但是,模型還需要在實踐中不斷檢驗和校準(zhǔn)。

      但可以肯定的是,“健康預(yù)報”時代已經(jīng)馬上來臨。

      你再查看天氣預(yù)報,能確定穿什么衣服,要不要帶傘?

      以后,你也能預(yù)測和規(guī)劃自己的健康。

      至少,它為你未來的生命規(guī)劃提供了參考。

      素材來源

      1.《國際在線》:全球媒體聚焦|新AI工具可預(yù)測超千種疾病風(fēng)險

      2.《健康界》:醫(yī)療行業(yè)迎來變革契機,能預(yù)測人一生健康趨勢的AI模型問世

      3.《中國新聞網(wǎng)》:國際最新研發(fā)一AI模型:或能預(yù)測個人健康情況一生可能變化趨勢

      本文作者 | 檸檬雪
      責(zé)任編輯 | 淡淡翠
      策劃 | 淡淡翠

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