유럽은 미래의 건강 위험과 질병 발생을 예측하기 위해 Delphi-2M AI 모델을 출시합니다.

유럽은 미래의 건강 위험과 질병 발생을 예측하기 위해 Delphi-2M AI 모델을 출시합니다.

최근 유럽 과학 연구팀은Delphi-2M환자의 의료 데이터를 분석하여 미래의 건강 위험과 질병 발생 가능성을 예측할 수있는 AI 모델. 이 획기적인 기술은 개인화 된 의료의 정확도를 크게 향상시키고 공중 보건 관리를위한 새로운 도구를 제공하는 것으로 여겨집니다.

Delphi-2M의 핵심 기능 및 기술 원리

Delphi-2M은 딥 러닝 및 대규모 의료 데이터 세트 교육을 기반으로합니다. 환자의 전자 건강 기록, 게놈 데이터, 라이프 스타일 정보 등과 같은 다차원 데이터를 통합하여 개인화 된 건강 위험 평가 보고서를 생성 할 수 있습니다. 다음은 핵심 기능과 기술적 기능입니다.

Delphi-2M의 응용 시나리오 및 잠재적 영향

이 모델은 여러 유럽 의료 기관에서 시범 운영되었으며 예비 결과에 따르면 고위험 환자의 식별 정확도는 90%이상입니다. 다음은 주요 응용 프로그램 시나리오입니다.

다른 AI 건강 모델과 비교

DELPHI-2M은 건강 예측을위한 최초의 AI 모델이 아니지만 데이터 크기 및 예측 범위에서 중요한 이점이 있습니다. 다음은 다른 주류 모델과 비교됩니다.

논쟁과 도전

Delphi-2M은 강력한 잠재력을 보여 주지만 응용 프로그램은 논란과 도전에 직면합니다.

1.데이터 개인 정보 보호 문제: 환자 의료 데이터의 수집 및 사용은 EU의 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)과 같은 엄격한 개인 정보 보호 규정을 준수해야합니다.

2.모델 바이어스: 훈련 데이터에 다양성이 부족하면 일부 인구에 대한 부정확 한 예측 결과가 발생할 수 있습니다.

3.윤리적 문제: 보험사 또는 고용주는 예측 된 결과를 남용하고 고위험 환자를 차별 할 수 있습니다.

미래의 전망

R & D 팀은 미래에 Delphi-2M의 데이터 범위를 더욱 확장하고 웨어러블 장치와의 연계를 탐색하여 더 많은 실시간 건강 모니터링을 달성 할 것이라고 말했다. 동시에, 그들은 의료 분야에서 AI의 공정하고 투명한 사용을 보장하기 위해 산업 규범의 설립을 요구했습니다.

Delphi-2M의 출시는 의료 및 건강 관리 분야에서 또 다른 도약을 표시하며, 장기적인 영향은 계속해서 주목을받을 가치가 있습니다.