L'Europa lancia il modello AI Delphi-2M per prevedere i rischi per la salute futuri e l'incidenza delle malattie
Di recente, il team di ricerca scientifica europea ha annunciato il lancio di aDelphi-2mIl modello di intelligenza artificiale, che può prevedere i rischi per la salute futuri e la probabilità di presenza di malattie analizzando i dati medici dei pazienti. Si ritiene che questa tecnologia rivoluzionaria migliorerà significativamente l'accuratezza delle cure mediche personalizzate e fornisca nuovi strumenti per la gestione della salute pubblica.
Le funzioni fondamentali e i principi tecnici di Delphi-2M
Delphi-2M si basa sulla formazione sul set di dati medici e su larga scala. Può integrare dati multidimensionali come le cartelle cliniche elettroniche dei pazienti, i dati genomici, le informazioni sullo stile di vita, ecc. Per generare rapporti di valutazione del rischio di salute personalizzati. Le seguenti sono le sue funzioni fondamentali e le caratteristiche tecniche:
| Funzione | descrivere |
|---|---|
| Previsione del rischio di malattia | Può prevedere la probabilità di malattie croniche come diabete, malattie cardiovascolari, cancro e altre malattie nei prossimi 5-10 anni |
| Consigli per l'intervento sanitario | Fornire programmi di dieta personalizzata, esercizio fisico e intervento medico basati sui risultati della valutazione del rischio |
| Aggiornamento dei dati in tempo reale | Supportare gli aggiornamenti dinamici dei dati dei pazienti, rivalutare i rischi e regolare i risultati previsti |
| Supporto multilingue | Supporta le principali lingue europee come inglese, francese e tedesco ed è conveniente per l'applicazione cross-regionale |
Scenari di applicazione e potenziali impatti di Delphi-2M
Il modello è stato pilotato in diverse istituzioni mediche europee e i risultati preliminari mostrano che la sua precisione di identificazione dei pazienti ad alto rischio è superiore al 90%. I seguenti sono i suoi scenari principali di applicazione:
| Aree di applicazione | Uso specifico |
|---|---|
| Medico clinico | Aiutare i medici a formulare piani di trattamento personalizzati per intervenire in anticipo in pazienti ad alto rischio |
| Sanità pubblica | Aiuta i governi a identificare le tendenze delle malattie regionali e ottimizzare l'allocazione delle risorse |
| Gestione sanitaria | Fornire consigli di monitoraggio e prevenzione della salute a lungo termine per le persone |
| Industria assicurativa | Ottimizzare il modello di prezzi assicurativi per ridurre i rischi di compensazione |
Confronto con altri modelli di salute AI
Delphi-2M non è il primo modello di intelligenza artificiale per la previsione della salute, ma presenta significativi vantaggi nella dimensione dei dati e nell'intervallo di previsione. Ecco un confronto con altri modelli mainstream:
| Nome modello | Organizzazione per lo sviluppo | Funzioni principali | Scala dei dati |
|---|---|---|---|
| Delphi-2m | European Health AI Alliance | Previsione a lungo termine di malattie multiple | 2 milioni+ dati dei pazienti |
| Profondo | Google Health | Previsione delle malattie cardiovascolari | Oltre 500.000 dati dei pazienti |
| MedPredict | MIT | Analisi del rischio di cancro | Oltre 300.000 dati dei pazienti |
Controversie e sfide
Sebbene Delphi-2M mostri un forte potenziale, la sua applicazione deve anche affrontare alcune controversie e sfide:
1.Problemi sulla privacy dei dati: La raccolta e l'uso dei dati medici dei pazienti devono essere conformi a rigide normative sulla privacy, come il regolamento generale sulla protezione dei dati dell'UE (GDPR).
2.Bias del modello: Se i dati di formazione non hanno diversità, possono portare a risultati di previsione imprecisi per alcune popolazioni.
3.Questioni etiche: Gli assicuratori o i datori di lavoro possono abusare dei risultati previsti e discriminare i pazienti ad alto rischio.
Prospettive future
Il team di ricerca e sviluppo ha affermato che in futuro amplierà ulteriormente la copertura dei dati di Delphi-2M ed esplorerà il collegamento con dispositivi indossabili per ottenere un monitoraggio sanitario più in tempo reale. Allo stesso tempo, hanno chiesto l'istituzione di norme del settore per garantire l'uso equo e trasparente dell'IA nel campo medico.
Il lancio di Delphi-2M segna un altro salto nel campo dell'assistenza medica e sanitaria e il suo impatto a lungo termine merita una continua attenzione.
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