日本开始用人工智能分析大健康数据，计划精确预测多种疾病

日本研究人员已经开始将人工智能应用于分析大健康数据，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，以帮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，利用在日本约2万人的自愿健康检查中获得的数据，显示出未来3年内患上糖尿病或老年痴呆等疾病的可能性。

如果用户提交在健康检查期间获得的约20个类别的数据，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发展。

研究小组为每种疾病指定了两组人，一组是数据表明他们可能在未来患上这种疾病的人，另一组是对照组，并利用他们的健康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:“我们对个人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领导的一个研究小组，一直在对日本东北部青森县(Aomori Prefecture)的广崎居民进行每年一度的自愿健康检查。

除了评估一般检查信息、测量身体健康状况、进行基因测试以及询问个人的饮食习惯、生活方式和社会活动外，研究小组还调查了约2000种健康数据。

Okuno的研究团队利用人工智能分析数据，发现某些疾病的发展与个人的健康状况、基因和生活方式之间存在联系。

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

该模型可用于根据患者的个人基因以及饮食、吸烟和饮酒习惯，就如何降低他们罹患各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个人患上某些疾病的风险，那么就有可能通过改变一个人的生活方式来避免这些疾病。”