研究暴露组学因素,不仅告知患者为什么罹患某些疾病,更重要的是如何预防患病和避免病情恶化加重。先天遗传基因因素无法改变,但后天生活环境中的潜在风险因素和不良习惯,是可以避免或降低的。关注详情。
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人工智能(AI)在现代医学领域中变得日益重要,尤其是解析个人在一生中的生活环境中的暴露组学因素方面。
哈佛医学院的医学信息学和组学专家最新开发一款AI系统,分析个人复杂疾病背后的环境因素和遗传基因因素的交互作用。暴露组学是告知一个人哪些环境因素可能促发疾病和恶化进展,例如心血管疾病、糖尿病或癌症等。
研究人员重点研究了阿尔茨海默病的暴露组学因素。发现除了个人遗传基因因素外,长期不良环境暴露也是罹患该病的关键因素。传统医学科学方法在处理大量复杂数据时受限于数据内涵解读,而AI算法和模型可以提供了预测方案,揭示其中的相关性和未来状况。
研究人员利用AI算法和模型整合并且分析庞大的遗传与环境数据,识别疾病风险并开发早期预防及主动健康策略。
这种深入洞察策略有助于定制化个人潜在的疾病-健康管理模式。当然,目前的AI应用仍需要提升其算法的精确性、数据管理及伦理问题。总之,AI有望成为解决重大公共卫生和人们健康问题的智能化辅助工具。
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