人工智能“数字孪生”助力预测和改善个人健康未来

最近，以色列魏茨曼科学研究所的埃兰·塞加尔教授领导的研究团队利用人工智能技术创建了一个个性化的“数字孪生”模型。该模型能够预测个人的健康状况、引发疾病的风险以及评估预防性治疗的效果。这项研究成果发表在了《自然医学》杂志上。 研究背景 早在1990年，人类基因组计划启动，旨在探索构成个体独特性的基因基础。该项目揭示了数万个影响人类特性的基因及其与多种疾病的遗传关联。然而，近年来研究发现，基因并不能完全描绘一个人的健康状况。许多健康特征和疾病与环境因素、体内微生物（ microbiome）、老化过程等密切相关。为了获得更全面的理解，塞加尔教授于2018年发起了“人类表型项目”。该项目通过长期跟踪和收集参与者的医疗数据，来研究这些复杂因素如何影响人的健康。 项目规模与数据 “人类表型项目”自2018年启动以来，已吸引了超过30,000名志愿者参与，并计划在未来达到100,000名。每两年对参与者进行一次综合评估，涉及17个不同的身体系统，包括体测量、饮食记录、超声波检查、骨密度测试、语音记录、家庭睡眠测试、为期两周的持续血糖监测、基因测序、细胞蛋白质分析等多种检测方法。此外，项目还扩大了年龄段范围，从最初的40至70岁扩展到涵盖更年轻和更年老的人群。 生物学年龄的研究 研究人员开发了一种AI模型，可以检测17个人体系统的典型生理变化，并识别与预期模式的偏差，从而确定参与者的生物学年龄。模型根据这些偏差，预测每个系统相关的疾病风险。例如，通过跟踪参与者的血糖水平，研究人员发现，与常规检测方法相比，AI模型可以更早地识别出40%的健康人群中的前期糖尿病患者。 模型的应用 目前，这项技术已经在预测糖尿病方面取得成功，不仅能准确预测未来的血糖水平，还能识别哪些前糖尿病患者最有可能在接下来的两年内发展为糖尿病。这有助于提前预防或延缓疾病的进展。此外，研究人员已经开始利用“数字孪生”模型来测试哪些饮食改变或药物对每个参与者最有益，未来模型将进一步整合所有数据库信息，实现对多种医疗事件的预测，帮助患者避免耗时的试错治疗过程。 前景与意义 “人类表型项目”的最大潜力在于推动个性化医疗的发展。研究人员希望借助统一的计算机模型，集成每个参与者的全部医疗数据，创建其“数字孪生”，预测其未来的健康状况，并提供最有效的预防措施。这不仅有助于早期诊断多种疾病，如乳腺癌、炎症性肠病和子宫内膜异位症，还可以为患者的个性化治疗方案提供支持。 业内人士评价 埃兰·塞加尔教授表示，项目参与者的贡献是这一科研突破的关键。他认为，通过AI技术，医学领域将迎来革命性变革，未来的健康医疗将更加依赖于数据驱动和个性化治疗。“我们的项目将成为全球信息和创新的重要来源，所有这一切都归功于我们参与者的共同努力。” 公司背景 Pheno.AI 是一个专注于医疗健康领域的AI研究公司，为该项目提供了技术支持。该公司致力于开发先进的AI模型，用于医学数据的深度分析和健康预测，以改善人们的健康管理和医疗体验。