【中國傳動網(wǎng) 技術前沿】 不可否認的是，人工智能驅(qū)動的診斷工具正面臨著徹底改變醫(yī)生治療和管理病人方式的未來。

機器學習算法能夠處理海量的患者數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人類臨床醫(yī)生看不到的模式，這一能力揭示了預測一切事物的新方法，從乳腺癌風險到一個人患阿爾茨海默氏癥的幾率。

現(xiàn)在，來自密歇根州立大學的一組科學家宣稱，他們已經(jīng)建立了一種計算機算法，可以分析一個人的完整基因組，并精確地預測他們的身高，誤差僅為1英寸(2.5厘米)左右。機器學習系統(tǒng)是在一個近50萬成年人的數(shù)據(jù)集中進行訓練的。

該項目的首席研究員斯蒂芬·許(StephenHsu)表示:“該算法關注每個人的基因構成和身高?！?/p>

“電腦向每個人學習，并最終產(chǎn)生一個預測器，可以單獨利用他們的基因組判斷他們有多高。”

在這個早期的概念驗證項目中還有另外兩項成果:骨密度和最終的教育水平。雖然身高預測器是最準確的，其他兩個結果仍然提供了可靠的結果。骨密度的預測足夠準確，可以識別出最容易患骨質(zhì)疏松癥的人群，這些人群的骨密度很低。

利用計算機模型來處理數(shù)據(jù)的強度使得系統(tǒng)能夠根據(jù)成千上萬的遺傳變異來計算總體狀況的風險。

這種大數(shù)據(jù)模型可以識別人類根本沒有能力識別的獨特基因組模式，而不是目前的基因測試模型，后者只檢測少量的基因變異。研究人員認為，算法的準確性只會隨著時間和更大的數(shù)據(jù)集而提高。

隨著人們對我們復雜的遺傳結構有了更多的了解，模型中還可能包括一系列嚴重疾病?！半m然我們已經(jīng)驗證了這三種結果的工具，但我們現(xiàn)在可以用這種方法來預測其他與健康風險相關的復雜性狀，比如心臟病、糖尿病和乳腺癌，”Hsu說。

“這只是開始。”

醫(yī)學研究與計算機科學日益融合，催生了一種新的合作研究——精確健康。其目標是利用現(xiàn)代技術來開發(fā)新的診斷工具，使疾病的早期檢測成為可能，使醫(yī)療保健從治療癥狀轉變?yōu)楦嗟念A防策略。

密歇根州立大學特別關注這一新的趨勢，有一個專門的精確健康計劃(PrecisionHealthProgram)。

這項新研究發(fā)表在《遺傳學》雜志上。