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芬蘭阿爾托大學研究人員開發出一種新型人工智能(AI)工具,能夠更精確地預測個體罹患常見疾病的風險,包括心血管疾病、糖尿病或肝臟疾病等,從而為醫療健康風險評估提供新手段。
據阿爾托大學日前發布的新聞公報,這款名為“survivalFM”的AI工具采用機器學習技術,能夠綜合考慮多種風險因素之間的復雜關系,提供比傳統預測模型更為準確和個性化的風險評估。
研究人員介紹,傳統模型往往將風險因素單獨分析,而新工具可同時分析年齡、膽固醇水平、生活方式等因素之間的相互作用,考慮其對長期健康狀況的影響,從而使預測更接近實際情況。
他們已借助英國生物樣本庫數據對該工具進行了測試。英國生物樣本庫涵蓋約50萬名英國志愿者的醫療記錄、生活方式和基因信息等數據。該工具經過訓練,可以預測10年內罹患10種常見疾病的風險。測試結果顯示,這一工具在大多數情況下優于傳統模型。
研究人員說,該工具還具有可解釋性,醫療和科研人員不僅可以獲得高風險預警,還能查看哪些風險因素共同影響了評估結果。相關研究論文已于近期發表在英國學術期刊《自然-通訊》上。
(記者朱昊晨 徐謙)
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芬蘭阿爾托大學研究人員開發出一種新型人工智能(AI)工具,能夠更精確地預測個體罹患常見疾病的風險,包括心血管疾病、糖尿病或肝臟疾病等,從而為醫療健康風險評估提供新手段。
據阿爾托大學日前發布的新聞公報,這款名為“survivalFM”的AI工具采用機器學習技術,能夠綜合考慮多種風險因素之間的復雜關系,提供比傳統預測模型更為準確和個性化的風險評估。
研究人員介紹,傳統模型往往將風險因素單獨分析,而新工具可同時分析年齡、膽固醇水平、生活方式等因素之間的相互作用,考慮其對長期健康狀況的影響,從而使預測更接近實際情況。
他們已借助英國生物樣本庫數據對該工具進行了測試。英國生物樣本庫涵蓋約50萬名英國志愿者的醫療記錄、生活方式和基因信息等數據。該工具經過訓練,可以預測10年內罹患10種常見疾病的風險。測試結果顯示,這一工具在大多數情況下優于傳統模型。
研究人員說,該工具還具有可解釋性,醫療和科研人員不僅可以獲得高風險預警,還能查看哪些風險因素共同影響了評估結果。相關研究論文已于近期發表在英國學術期刊《自然-通訊》上。
(記者朱昊晨 徐謙)
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