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    人工智能與機器學習
    人工智能與機器學習

    人工智能與機器學習

           精準醫療的核心不在“醫療”,而在“精準”。

           HN智能健康管理系統的評估之所以與眾不同,是因為我們對收集到的全部健康數據運用了我公司專屬的人工智能(AI)技術。在人工智能的幫助下,我們才能為您提供定制化的健康報告,通過詳盡精準的信息,來幫助您做出以數據為準繩的明智健康決策。

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    人工智能

    人工智能(AI)是指運用科技來執行通常只有人腦才能完成的任務,從中模擬人類的認知功能。

     

    機器學習

    機器學習(ML)會尋求可用于后果預測的規律并幫助各方做出決定。

     

    深度學習

    深度學習是機器學習的其中一種類型。受到人類大腦的啟發,深度學習會運用多層神經網絡,在大數據集中查找傳統機器學習可能遺漏的復雜規律和關系。

    人腦VS人工智能,發現隱藏關聯

    HN智能健康管理系統檢測后,每個受檢人會被收集超過150G的數據。相比之下,普通體檢的人均數據生成量只有80M*。如此巨大體量的數據,單靠人腦的力量,不可能完全整合并使用,但AI技術則可以發現其中隱藏的關聯性。

    這是描述信息

    在HN智能健康管理系統上開發的AI技術,從我們的專屬數據庫當中提取成像、代謝和基因組數據來自動識別疾病。神經網絡會提取定量生物標志物來監測您的健康狀況和風險,尤其針對與年齡相關主要慢性疾?。喊┌Y、心血管疾病、神經系統疾病和代謝系統疾病。

    *參考:https://catalyst.nejm.org/case-data-scientists-inside-health-care/

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    AI技術如何能夠讓您做出更明智的健康決策?

    我們從AI技術應用當中得出的信息,可幫您更深刻地理解個人遺傳基因以及當前的表型測量之間的關聯。比如與年齡相關的腦萎縮,以及通過全身MRI得出的身體構成的詳細信息,都是通過深度學習獲得的表型測量。

     

    利用機器學習整合的數據信息生成定制化健康報告,可以建議您如何改變生活方式來降低您未來的患病風險。這套系統最重要的價值在于,最精準地幫您發現健康隱患,無論是您的健康現狀,未來健康狀況,以及您家人的未來健康狀況。

    阿爾茨海默病/老年癡呆癥

    過對阿爾茨海默病的風險評估,讓我們看看HN智能健康管理系統和目前臨床方法的對比,您就能更清晰地理解HN智能健康管理系統的價值所在。

    目前臨床方法

    預測個體患病風險的現有方法,主要依賴于單一數據集或生物標志物。例如,預測阿爾茨海默病患病風險的廣泛公認的基因標志物是APOE基因。與老年癡呆癥發作相關的另一項生物標志物是通過大腦MRI來觀察海馬回體積的海馬結構占用評分(HOC)。阿爾茨海默病檢查的現有金標準是淀粉樣PET篩查,但這種是一種成本高昂且具有侵入性的檢查,需要注射放射性同位素才能獲得檢查圖像。

    HN智能健康管理系統的方法

    HN智能健康管理系統已經開發出了專屬的MRI成像協議和遺傳模型來評估阿爾茨海默病的風險,效果上等同于淀粉樣PET篩查,而且無需使用放射性同位素,因此可以減少患者的輻射接觸。我們的阿爾茨海默病風險分析模型,可以在確診前10年就預判出您的阿爾茨海默病風險,而且相比單獨的HOC檢查,可以更加準確地預測出癡呆的發作。

    綜合性新模式:重新定義“健康”

    • HN智能健康管理系統的綜合性和創新模式,不僅為疾病風險分析帶來了尖端前沿的標準,而且還重新定義了健康的標準。
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    • 目前普遍的年度體檢的傳統方法,數據收集的維度有限,評估不精準,做不到因人而異;而未來的健康評估,是由數據驅動的,通過全維度收集人體健康大數據,制定符合每個人的健康標準。隨著全基因組測序、先進影像學,特別是核磁共振成像和專門血液分析的成本繼續下降,我們的綜合性疾病風險模型在臨床實踐中的應用越來越廣泛,可以幫助臨床醫生進行早期篩查和因人而異的治療,幫助患者實現更好的健康結果。
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    • 這些類似于精算的風險模型將為老年癡呆、冠心病和糖尿病等發作風險提供定制化的評估,讓高危個體有相應的方法可以評價自己的健康狀況,利用可以改變的風險因素來大幅緩解疾病進展的風險。

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