Europa startet das Delphi-2M-KI
Vor kurzem kündigte das europäische wissenschaftliche Forschungsteam den Start von a anDelphi-2mDas KI -Modell, das zukünftige Gesundheitsrisiken und die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Krankheiten durch Analyse der medizinischen Daten der Patienten vorhersagen kann. Es wird angenommen, dass diese bahnbrechende Technologie die Genauigkeit der personalisierten medizinischen Versorgung erheblich verbessert und neue Instrumente für das öffentliche Gesundheitsmanagement bietet.
Die Kernfunktionen und technischen Prinzipien von Delphi-2M
Delphi-2M basiert auf Deep Learning und großem Maßstab medizinischem Datensatz. Es kann mehrdimensionale Daten wie elektronische Gesundheitsakten der Patienten, genomische Daten, Lifestyle-Informationen usw. integrieren, um personalisierte Berichte zur Bewertung von personalisierten Gesundheitsrisiken zu erstellen. Das Folgende sind die Kernfunktionen und technischen Funktionen:
| Funktion | beschreiben |
|---|---|
| Prognose des Krankheitsrisikos | Es kann die Wahrscheinlichkeit chronischer Krankheiten wie Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Krebs und anderen Krankheiten in den nächsten 5 bis 10 Jahren vorhersagen |
| Gesundheitsinterventionsberatung | Bereitstellung personalisierter Diät-, Trainings- und medizinische Interventionsprogramme basierend auf den Ergebnissen der Risikobewertung |
| Echtzeitdaten-Update | Unterstützen Sie dynamische Aktualisierungen von Patientendaten, Neubewertungsrisiken und passen die vorhergesagten Ergebnisse an |
| Mehrsprachige Unterstützung | Unterstützt große europäische Sprachen wie Englisch, Französisch und Deutsch und eignet sich bequem für eine grenzüberschreitende Anwendung |
Anwendungsszenarien und mögliche Auswirkungen von Delphi-2M
Das Modell wurde in mehreren europäischen medizinischen Einrichtungen pilotiert, und vorläufige Ergebnisse zeigen, dass die Identifizierungsgenauigkeit von Patienten mit hohem Risiko über 90%beträgt. Das Folgende sind die Hauptanwendungsszenarien:
| Anwendungsbereiche | Spezifische Verwendung |
|---|---|
| Klinische medizinische | Helfen Sie den Ärzten, personalisierte Behandlungspläne zu formulieren, um im Voraus bei Patienten mit hohem Risiko einzugreifen |
| Öffentliche Gesundheit | Helfen Sie den Regierungen, regionale Krankheitstrends zu identifizieren und die Ressourcenzuweisung zu optimieren |
| Gesundheitsmanagement | Langfristige Gesundheitsüberwachungs- und Präventionsberatung für Einzelpersonen geben |
| Versicherungsbranche | Optimieren Sie das Versicherungspreismodell, um die Vergütungsrisiken zu verringern |
Vergleich mit anderen KI -Gesundheitsmodellen
Delphi-2M ist nicht das erste KI-Modell für die Gesundheitsvorhersage, hat jedoch erhebliche Vorteile in Bezug auf die Datengröße und den Vorhersagebereich. Hier ist ein Vergleich mit anderen Mainstream -Modellen:
| Modellname | Entwicklungsorganisation | Hauptfunktionen | Datenskala |
|---|---|---|---|
| Delphi-2m | Europäische Gesundheits -AI -Allianz | Langzeitvorhersage mehrerer Krankheiten | 2 Millionen Patientendaten |
| Deepheart | Google Health | Herz -Kreislauf -Erkrankung Vorhersage | 500.000 Patientendaten |
| MedPredict | MIT | Krebsrisikoanalyse | 300.000 Patientendaten |
Kontroverse und Herausforderung
Obwohl Delphi-2M ein starkes Potenzial zeigt, steht seine Anwendung auch kontroversen und Herausforderungen vor:
1.Datenschutzfragen: Die Erfassung und Verwendung von medizinischen Daten von Patienten muss strengen Datenschutzbestimmungen entsprechen, wie beispielsweise die allgemeine Datenschutzverordnung (DSGVO) der EU.
2.Modellverzerrung: Wenn den Trainingsdaten die Vielfalt mangeln, kann dies zu ungenauen Vorhersageergebnissen für einige Populationen führen.
3.Ethische Fragen: Versicherer oder Arbeitgeber können die vorhergesagten Ergebnisse missbrauchen und Patienten mit hohem Risiko unterscheiden.
Zukünftige Aussichten
Das F & E-Team sagte, dass es in Zukunft die Datenabdeckung von Delphi-2M weiter erweitern und die Verknüpfung mit tragbaren Geräten untersuchen wird, um mehr Echtzeit-Gesundheitsüberwachung zu erreichen. Gleichzeitig forderten sie die Einrichtung von Branchennormen, um die faire und transparente Verwendung von KI im medizinischen Bereich zu gewährleisten.
Die Einführung von Delphi-2M markiert einen weiteren Sprung im Bereich medizinischer und medizinischer Versorgung, und seine langfristigen Auswirkungen verdienen weiterhin Aufmerksamkeit.
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