你当然会幸福、强大、所向披靡。https://sk.88lin.eu.orghttps://sk.88lin.eu.org/posts/CNSmydream-583https://sk.88lin.eu.org/posts/CNSmydream-583Fri, 05 Dec 2025 04:47:27 GMT<div> <img src="/static/https://cdn5.telesco.pe/file/iF7EPKgq3KeES7wls_yHeNT8U6fMfrnwLUoFLbNRohsNODl0_VHAis-fPOOn07C8LIx_UNnE-U-6BxXA2hXOyUeASpjxOZSrXmhY4BhumpCWRWGff3jrWvU4UWb2dsoIpi2jfIDL_h9ydMt4AEj7N5IAALQDz0iMTlao_Q4fndv8SZmwUekgyU5tpI9Ttula1_FsDDABrfG3H1sIDmOPTncFUa6uDgQ6bBmeqCMEQdyk_iX4rw6sFweVRefOTUxHGYv2kva2LscGpGPZKdIXjrg-HU9g6Hste5F2CrGqUddBa9DIvTBYXv8OOjqQPmjR2oY8khCQeBoAqFRmDbn5fg.jpg" alt="你的汗液竟能透露健康秘密？新技术让无创监测成为可能你是否想过，除了血液和尿液，汗液也能成为健康的&quot;晴雨表&quot;？最新研究表明，汗液中含有丰富的生物信息，结合人工智能和新型传感器技术，可实现非侵入式的健康监测" width="800" height="464" loading="eager" /> <div> × <div> </div> </div> </div><b>你的汗液竟能透露健康秘密？新技术让无创监测成为可能</b><br /><br />你是否想过，除了血液和尿液，汗液也能成为健康的"晴雨表"？最新研究表明，汗液中含有丰富的生物信息，结合人工智能和新型传感器技术，可实现非侵入式的健康监测。悉尼科技大学的研究人员指出，收集汗液过程无痛、简单且无创，是血液或尿液检测的理想替代方案，尤其适合实时连续监测。<br /><br />这项发表在《药物分析杂志》上的研究表明，新一代可穿戴传感器如微流控贴片，能够持续采集汗液样本，结合AI技术检测特定代谢物并解读复杂生化模式。目前已有如Gatorade汗液监测贴片等产品上市，未来糖尿病患者或可通过监测汗液葡萄糖变化替代采血检测。研究人员正致力于开发更灵敏的微流控设备，以检测汗液中葡萄糖、皮质醇等微量生物标志物。<br /><br /><blockquote>出汗不只是健身成果，还能变身健康预警仪！<i><b>🤯</b></i></blockquote><br /><br />来源：<a href="https://dx.doi.org/10.1016/j.jpha.2025.101473" target="_blank">Journal of Pharmaceutical Analysis</a><br /><br /><a href="/search/result?q=%23%E6%B1%97%E6%B6%B2%E6%A3%80%E6%B5%8B">#汗液检测</a> <a href="/search/result?q=%23%E5%8F%AF%E7%A9%BF%E6%88%B4%E8%AE%BE%E5%A4%87">#可穿戴设备</a> <a href="/search/result?q=%23%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD">#人工智能</a> <a href="/search/result?q=%23%E5%81%A5%E5%BA%B7%E7%9B%91%E6%B5%8B">#健康监测</a> <a href="/search/result?q=%23%E7%94%9F%E7%89%A9%E6%A0%87%E5%BF%97%E7%89%A9">#生物标志物</a><br /><br />via: 热心群友<br /><br /><i><b>🧬</b></i> <a href="https://t.me/CNSmydream" target="_blank">频道</a> ｜ <i><b>🧑‍🔬</b></i> <a href="https://t.me/CNSmydream2" target="_blank">群组</a> ｜ <i><b>📨</b></i> <a href="https://t.me/sciReviewer_bot" target="_blank">投稿</a>https://sk.88lin.eu.org/posts/CNSmydream-286https://sk.88lin.eu.org/posts/CNSmydream-286Thu, 18 Sep 2025 23:39:23 GMT<div> <img src="/static/https://cdn5.telesco.pe/file/EJBbeiu6k36_XyxJ9nf_jPQ0qKd4scGZzhH99XSNhF1WjDdSNnWXa4pouu5zLkHA4pWKQpx91_Aqi9uF84_wpLP7juAZdHGDochquj1Nvj0VLu-p1XVkREiI7uOQmkN4lR2QBVQ9CTx8ewRzqwE3A4qT8RAni-IGFRE6T36m8I4AxDistaDJ5IpTeXLhTGuHcOv1mJ8LOHjiXZIQKOrphyl42KF9OAdZZDt_04nfRagrd2RvwqiWBJQUZdbp0OkTngUTQmmIb3ngBDX_VGybhP1RGlSRy7-IVFED5N-bKdGSuDzPxAg4yP4dWCIVWybM2X-VYeAq_9hapuRxxSQn7Q.jpg" alt="AI 版“生命预测师”：GPT 新模型可预测上千种疾病演变近日，《自然》报道了一个名为 Delphi-2M 的人工智能模型 " width="800" height="619" loading="eager" /> <div> × <div> </div> </div> </div>AI 版“生命预测师”：GPT 新模型可预测上千种疾病演变<br /><br />近日，《自然》报道了一个名为 Delphi-2M 的人工智能模型 。它的研究团队基于 GPT 架构，使其能理解并处理贯穿人一生的、带有时间顺序的健康事件。该模型通过对英国生物样本库中超过 40 万名参与者的健康数据进行深度学习，构建了一个能预测超过 1000 种疾病演变的复杂模型 。为了验证其可靠性，研究者将其直接应用于一个全新的数据集 ——190 万丹麦人的健康记录，在未做任何参数修改的情况下，模型依然展现出强大的预测能力 。<br /><br />Delphi-2M 的预测准确性令人瞩目。<b><u>在评估死亡风险这项终极健康事件时，其准确率（年龄分层 AUC）达到了惊人的 0.97 。</u></b>在与多种现行的临床单一疾病风险评估工具（如心血管疾病和痴呆症的评分）的比较中，Delphi-2M 的表现相当，甚至在某些方面更优 。然而，该模型最核心的突破在于其“生成”能力：它不仅能预测，还能模拟、创造出长达 20 年的个人未来健康轨迹的虚拟数据。更令人惊讶的是，当研究者用这些完全合成的、不含任何真实个人信息的数据来训练一个新模型时，新模型的性能仅比原版略有下降，这为在绝对保护患者隐私的前提下进行医学研究开辟了全新路径 。<br /><br />这项技术为我们描绘了个性化精准医疗的未来蓝图，但研究团队也明确指出，AI 会忠实地学习训练数据中的任何偏见，例如“健康志愿者偏见”（即研究参与者通常比普通人群更健康），因此将其直接用于临床诊断决策需格外谨慎 。<br /><blockquote>AI 预测我 20 年后会不会生病，可我更想知道我下周的 deadline 能不能活过去。<i><b>😭</b></i><i><b>😭</b></i><i><b>😭</b></i></blockquote><br /><br /><a href="https://doi.org/10.1038/s41586-025-09529-3" target="_blank">Nature</a><br /><a href="/search/result?q=%23%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD">#人工智能</a> <a href="/search/result?q=%23%E7%96%BE%E7%97%85%E9%A2%84%E6%B5%8B">#疾病预测</a> <a href="/search/result?q=%23%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8FAI">#生成式AI</a>