如何利用人工智能进行疾病风险预测
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人工智能在疾病风险预测中发挥着重要作用。例如，香港科技大学的研究团队建立了一套人工智能风险预测评分系统，可用于预测人们患上阿尔茨海默病的风险。该系统通过识别血液蛋白生物标志物，并构建特定生物标志物组合，只需一滴血，便可筛查出阿尔茨海默病患者，以及评估其病情发展阶段。此外，香港神经退行性疾病研究中心已完成全球首个针对中国人群的阿尔茨海默病全基因组测序，并建立起全面的中国人群阿尔茨海默病患者基因数据库，目前包括来自香港特区和内地的数据。团队也发现了阿尔茨海默病相关的遗传风险因子。
另外，加拿大蓝点公司开发的AI平台在新型冠状病毒疫情并未大规模爆发时就发出了它的首次警报，比美国疾病控制和预防中心做出的判断整整早了一周。该平台使用了自然语言处理和机器学习来处理海量语言表达的巨量无条理信息，从而追踪并预测了100多种不同疾病的爆发。
英国诺丁汉大学的研究者使用人工智能的方法对心血管疾病的发生进行预测。这项研究共搜集了378256个来自英国的病人数据，并采用四种机器学习算法（随机森林、Logistic回归,梯度提升和人工神经网络）对78%的数据进行训练，通过学习每个病例的基本参数以及这些病人是否在未来的10年内发生心血管疾病，来找出可能导致心血管疾病的危险因素，制定“人工智能心血管疾病风险指南”。这份人工智能版本的指南在ACC/AHA指南的基础上增加了22个风险指标，包括种族、关节炎和肾脏疾病。四种人工智能方法的预测准确率（74.5%76.4%）都要高于医生根据ACC/AHA指南的预测准确率72.8%，其中表现最好的方法是人工神经网络。
综上所述，人工智能在疾病风险预测方面的能力主要体现在以下几个方面：通过大数据分析，识别疾病的生物标志物和遗传风险因子，实现早期风险筛查和疾病管理；通过机器学习算法，制定个性化的疾病风险指南，提高预测的准确性；通过自然语言处理和机器学习，处理海量信息，实现对多种疾病的提前预警。
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