人工智能对预防性医疗的影响
大家好，欢迎阅读医疗保健中的人工智能系列文章。在上一辑中，我们探讨了人工智能在全球健康中的作用以及AI如何弥合医疗差距。在本辑中，我们将深入研究预防性医疗中的人工智能及其对我们日常生活的影响。
基于人工智能的预测分析用于早期疾病检测
众所周知，如果能够及早发现，当今许多威胁生命的疾病都可以预防或有效管理。尽管传统疾病检测方法仍在持续使用，但我们需要采用一种不同的方法，一种既经济高效、准确且个性化的方案，这就是使用人工智能（AI）。
研究表明，支持向量机（SVM）在预测心脏病方面表现出色。监督式深度学习网络，特别是基于卷积神经网络（CNN）的模型，因其高准确性和快速图像识别能力而广受欢迎，使其在诊断呼吸系统疾病、肺部疾病、皮肤疾病和脑部疾病方面特别有效。对于乳腺癌诊断，将K近邻算法（KNN）与其他网络如支持向量机（SVM）结合通常能获得高诊断准确率。
一个实际的例子是以色列公司Medical EarlySign，该公司专注于AI医疗解决方案，开发了一种名为LungFlag的机器学习模型。该模型旨在使用患者数据识别非小细胞肺癌（NSCLC）高风险个体，可能有助于早期发现并改善治疗效果。根据迈克尔·K·古尔德等人在2024年发表的研究，利用人群样本预测，在5年内使用LungFlag可能导致被诊断为3期或4期NSCLC的患者减少，NSCLC相关死亡人数下降，同时具有显著成本效益。这展示了AI对早期疾病检测和患者治疗效果的积极影响潜力。
人工智能在生活方式与健康指导中的作用
结合机器学习能力，AI驱动的平台分析用户的健康数据，包括活动水平、睡眠模式、饮食习惯和压力水平。它们基于这些数据生成个性化建议，帮助个人做出明智决策，以增强身体素质、心理韧性和整体生活质量。
AI在生活方式与健康指导中的整合不仅仅局限于个性化建议。Deepgram的onvy平台就是一个例子，它具有交互式界面、虚拟助手和实时反馈机制，积极吸引用户参与。通过提供持续支持和适应性指导，使个人能够跟踪进度、设定可实现的目标，并长期维持积极的行为改变。
人工智能在基因筛查中的应用：预测和预防遗传性疾病
传统的基因筛查涉及分析个人的基因构成，以检测与囊性纤维化、亨廷顿病和某些类型癌症等遗传疾病相关的突变。AI通过解读复杂的基因模式、预测疾病易感性并提供有关疾病预防和管理的可操作见解来增强这一过程。AI分析大规模基因组数据集的能力加速了对遗传疾病的研究，促进了新生物标志物和治疗靶点的发现。DeepMind开发的名为AlphaMissense的AI模型是这一领域的突破性成果，该模型旨在识别导致疾病的基因突变。该模型预测哪些DNA变异，特别是错义突变，可能是致病的。错义突变是单个DNA碱基对的变化，导致蛋白质中一个氨基酸被另一个取代，可能导致疾病。
关于AlphaMissense的关键统计数据和详细信息：
- 该AI使用包含7100万个已知错义突变的数据库进行训练。
- 在识别致病突变方面达到了90%的准确率，显著优于先前的模型。
- 该模型有望帮助研究人员更好地理解遗传疾病，并协助开发靶向疗法。
用于监测和管理慢性疾病的AI工具
糖尿病、高血压、心脏病和呼吸系统疾病等慢性疾病需要进行管理，以预防并发症并提高生活质量。AI技术利用先进算法和数据分析提供实时洞察、个性化建议和远程监测能力，改变了患者和医疗保健提供者处理慢性疾病管理的方式。
贝克曼研究所的研究人员开发了一种AI模型，通过分析医学图像并生成视觉"诊断地图"来辅助疾病识别。这些地图突出显示关键区域，使医生能够理解AI的推理过程并验证诊断结果。该模型已在乳腺X光片、视网膜图像和胸部X光片上进行测试，达到了与现有系统相当的高准确率。
人工智能如何增强疫苗研发与分发
AI算法分析大量基因组信息和病毒序列数据集，以快速准确地识别潜在的疫苗靶点。它还帮助研究人员通过预测不同配方如何与免疫系统相互作用以及识别潜在副作用或不良反应来优化疫苗配方。AI对疫苗研发影响的一个突出例子是莫德纳（Moderna）与AI技术的合作。莫德纳利用AI算法快速分析COVID-19病毒的基因序列。这种分析使他们能够以高精度和效率设计基于mRNA的疫苗，据估计拯救了约1500-2000万人的生命。AI算法对于预测疫苗开发最有效的序列至关重要，显著加快了研究和开发的初始阶段。
用于连续健康监测的可穿戴AI设备
可穿戴AI设备的一个非常常见的例子是Apple Watch，它集成了用于连续健康监测的AI驱动功能。该手表包含测量心率、检测不规则心律（如心房颤动）和监测血氧水平的传感器。AI算法分析这些数据，为用户提供有关其心血管健康的可操作见解，并提醒他们潜在的健康风险。以高血压患者为例，Apple Watch可以在多个方面提供实质性帮助：
- 其持续跟踪监测能力有助于检测心率的任何异常峰值或不规则性，这些可能表明血压恶化或相关问题。
- 该手表检测不规则心律（如心房颤动）的能力对高血压患者特别有益，因为他们患此类疾病的风险更高。
- 监测血氧水平可以提供有关心血管健康的额外见解，这在体育活动期间或出现低氧症状时特别有用。
- AI算法分析收集的数据并提供可操作的见解，例如提醒服药、进行适当运动或在关键指标超标时寻求医疗帮助。
- 该设备可以实时提醒潜在健康风险，使用户能够立即采取行动，这种主动监测方法有助于更好地管理病情并降低急性发作的可能性。
人工智能在营养和预防性饮食规划中的应用
Nutrino Health是营养领域AI驱动应用的一个典型例子，它与可穿戴设备集成以监测饮食习惯并提供个性化建议。该平台使用AI算法分析用户的健康数据，包括病史、饮食偏好、遗传信息和活动水平。通过处理这些数据，Nutrino生成个性化的饮食建议，量身定制以满足每个人的营养需求和健康目标。
这类服务对糖尿病前期患者特别有益。Nutrino可以与跟踪血糖水平和饮食摄入的可穿戴设备配对。AI分析这些数据并提供有助于维持稳定血糖水平的餐食建议，可能有效防止糖尿病的发展。
结论
从探索人工智能在预防性医疗保健中的变革性作用，到其在各个领域的具体应用，我们的分析突显了人工智能对医学和公共健康未来发展的深远影响。AI技术正在重塑预防性医疗的格局，通过精准预测、个性化干预和实时监测显著提升健康管理水平。
我们希望您从本文中获得有价值的信息。请关注下周的《医疗保健中的人工智能》（第三辑），我们将深入探讨人工智能及其对心理健康和儿科医疗的影响。期待与您再次交流！
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