ヨーロッパは、将来の健康リスクと病気の発生率を予測するためにDelphi-2M AIモデルを開始します

ヨーロッパは、将来の健康リスクと病気の発生率を予測するためにDelphi-2M AIモデルを開始します

最近、ヨーロッパの科学研究チームはDelphi-2M患者の医療データを分析することにより、将来の健康リスクと疾患の発生の可能性を予測できるAIモデル。この画期的な技術は、パーソナライズされた医療の精度を大幅に改善し、公衆衛生管理のための新しいツールを提供すると考えられています。

Delphi-2Mのコア関数と技術原則

Delphi-2Mは、深い学習と大規模な医療データセットトレーニングに基づいています。患者の電子健康記録、ゲノムデータ、ライフスタイル情報などの多次元データを統合して、パーソナライズされた健康リスク評価レポートを生成できます。以下は、そのコア機能と技術的な機能です。

Delphi-2Mのアプリケーションシナリオと潜在的な影響

このモデルはいくつかのヨーロッパの医療機関で操縦されており、予備的な結果は、高リスク患者の識別精度が90％以上であることを示しています。以下は、その主なアプリケーションシナリオです。

他のAIヘルスモデルとの比較

Delphi-2Mは、健康予測の最初のAIモデルではありませんが、データサイズと予測範囲に大きな利点があります。他の主流モデルとの比較は次のとおりです。

論争と挑戦

Delphi-2Mは強力な可能性を示していますが、その適用はいくつかの論争と課題にも直面しています。

1。データプライバシーの問題：患者の医療データの収集と使用は、EUの一般データ保護規則（GDPR）などの厳格なプライバシー規制に準拠する必要があります。

2。モデルバイアス：トレーニングデータに多様性がない場合、一部の集団の予測結果が不正確になる可能性があります。

3。倫理的な問題：保険会社または雇用主は、予測された結果を乱用し、高リスクの患者を差別することができます。

将来の見通し

R＆Dチームは、将来的にはDelphi-2Mのデータカバレッジをさらに拡張し、ウェアラブルデバイスとのリンクを探索して、よりリアルタイムの健康監視を実現すると述べました。同時に、彼らは、医療分野でのAIの公正かつ透明な使用を確保するために、業界の基準の確立を求めました。

Delphi-2Mの発売は、医療とヘルスケアの分野での別の飛躍を示し、その長期的な影響は継続的な注目に値します。