Skip to main content

Search: #生成式AI

知识分享官
知识分享官

  1. 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"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。

    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。

    出汗不只是健身成果，还能变身健康预警仪！🤯


    来源：Journal of Pharmaceutical Analysis

    #汗液检测 #可穿戴设备 #人工智能 #健康监测 #生物标志物

    via: 热心群友

    🧬 频道 ｜ 🧑‍🔬 群组 ｜ 📨 投稿
    ❤️ 7

  2. 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 。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 。

    Delphi-2M 的预测准确性令人瞩目。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 。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 。

    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 。
    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。😭😭😭


    Nature
    #人工智能 #疾病预测 #生成式AI
    👏 7