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新AI工具能預測逾1000種疾病風險，提前十年以上發現健康隱患
科學家近日研發出一款全新人工智能（AI）工具，聲稱能準確預測個人未來罹患逾1000種醫療疾病的風險。根據本週三發表於《自然》（Nature）期刊的研究，這套模型能夠預測患者是否在正式確診前逾十年內，會患上某些癌症、心臟病等疾病。
來自德國癌症研究中心（DKFZ）的腫瘤AI團隊負責人Moritz Gerstung表示：「這是理解人體健康和疾病演變的新起點。」隨著AI技術逐步滲透醫療領域，研究團隊認為這項工具是迄今為止最大規模之一，展示了AI如何協助患者的潛力。
該模型先利用來自英國40萬人的匿名數據進行訓練，隨後用丹麥190萬人的數據進行測試。AI透過分析患者過往診斷紀錄及吸煙習慣，識別出隨時間演變可能導致嚴重健康狀況的模式。模型不僅考慮事件發生的先後次序，還會計算事件之間的時間長短，從而預測患者罹患各種疾病的風險。
研究團隊強調，模型的預測並非意味著患者必定會患病，而是風險較高，類似天氣預報的概念。它對於「有明顯進展模式」的疾病，如某些癌症、糖尿病、心臟病及敗血症（septicaemia）等，預測準確度較高，且對短期風險的判斷優於長期。
不過，對於難以預測的疾病，例如精神健康問題、傳染病及孕期併發症，模型的準確性則相對較低。
歐洲分子生物學實驗室（EMBL）臨時主管Ewan Birney表示，這項模型證明AI能夠「掌握我們長期健康模式，並利用這些資訊作出有意義的預測」，並稱這是一大步，朝向更個人化及預防為主的醫療方向發展。
EMBL、DKFZ與哥本哈根大學合作建構該模型。研究人員指出，該AI工具尚未達到在診所直接應用的階段，但已能幫助科學家理解疾病的發展過程，以及生活習慣和醫療歷史如何影響健康風險。
不過，部分獨立專家提醒，該模型使用的英國及丹麥數據在年齡、種族及健康結果上存在偏差，未來需進一步調整，確保對更多元人群的疾病風險預測更準確。
Gerstung表示，未來這工具或能協助醫生在患者出現病徵前，識別高風險群體，從而「支持更早期及更個人化的干預措施」。
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評論與啟示
這項AI預測模型的誕生，標誌著醫療領域迎來了一場革命，尤其是在疾病預防和個人化醫療上展現巨大潛力。對香港這樣人口密集、醫療資源緊張的城市而言，若能有效利用類似技術，提早識別高風險患者，將有助分流醫療資源，減輕醫院負擔，提升整體公共衛生水平。
然而，AI模型的準確度依賴於訓練數據的多樣性與質量。現時模型主要基於歐洲白人數據，對於香港多元種族及不同生活習慣的人群，準確性可能受限。未來本地化數據的融入與算法優化將是關鍵。此外，疾病預測帶來的倫理問題不容忽視，例如患者心理壓力、隱私保障及醫療決策的透明度，都需嚴謹規範。
更重要的是，AI工具應被視為輔助而非替代醫生的角色。醫療決策仍需結合臨床經驗與患者個別情況，才能達致最佳效果。隨著技術不斷進步，公眾教育和醫療從業員培訓亦須同步跟進，確保AI的應用既安全又有效。
總括而言，這款AI工具的推出，不只是一項科研成果，更是一場醫療思維的變革。它提醒我們，未來醫療將更倚重數據與智能科技，但同時也呼籲我們謹慎面對技術帶來的挑戰，才能真正實現以患者為本的健康管理。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
