日本开始用人工智能分析大康健数据，计划准确预测多种疾病

日本研究人员已经开始将人工智能应用于分析大康健数据，使被检测的人们能够开发出预测未来约20种疾病发病的技术，以资助人们预防性地改变生活方式。

该模型由东崎大学和京都大学的研究人员开发，使用在日本约2万人的自愿康健检查中获得的数据，显示出未来3年内患上糖尿病或暮年痴呆等疾病的可能性。

如果用户提交在康健检查期间获得的约20个种别的数据，该模型还可以预测诸如动脉硬化、高血压、慢性肾病、骨质疏松症、冠心病和肥胖症等疾病的可能生长。

研究小组为每种疾病指定了两组人，一组是数据讲明他们可能在未来患上这种疾病的人，另一组是对照组，并使用他们的康健数据来预测他们是否真的会患上这种疾病。

京都大学医学院教授Yasushi Okuno说:“我们对小我私家在三年内是否会以很高的比率患上这些疾病做出了正确的预测。”

自2005年以来，由广崎大学的中次重行和村下浩一教授向导的一个研究小组，一直在对日本东北部青森县(Aomori Prefecture)的广崎住民举行每年一度的自愿康健检查。

除了评估一般检查信息、丈量身体康健状况、举行基因测试以及询问小我私家的饮食习惯、生活方式和社会运动外，研究小组还观察了约2000种康健数据。

Okuno的研究团队使用人工智能分析数据，发现某些疾病的生长与小我私家的康健状况、基因和生活方式之间存在联系。

例如，研究小组能够凭据血糖水平、腿部肌肉和身体脂肪水平预测某人患糖尿病的概率。

该模型可用于凭据患者的小我私家基因以及饮食、吸烟和饮酒习惯，就如何降低他们罹患种种疾病的可能性提供个性化建议。

Okuno说:“如果我们能够指出每小我私家患上某些疾病的风险，那么就有可能通过改变一小我私家的生活方式来制止这些疾病。”