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[智能应用]复旦大学科研团队重大突破:AI用几滴血就可预测上百种疾病!未来老年人有望轻松筛查出重大疾病风险[4P] [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 5小时前
— 本帖被 兵马大元帅 执行加亮操作(2025-02-25) —

(图片来源:摄图网)

AI已经发展到哪种程度了,仅仅通过几滴血,就能提前预知数百种疾病的潜在风险。

据媒体报道,复旦大学科研团队凭借“人类健康与疾病蛋白质组图谱”的突破性研究成果——在人工智能算法的助力下,医生只需通过简单的血浆蛋白组检测,就能提前诊断和预测疾病。他们通过对近1500种血浆蛋白质进行详尽的筛选分析,成功发现了11种能够预测未来痴呆风险的血浆蛋白质。

专家指出,这项技术的最大优势在于“早发现、少花钱”。通过检测人体血液中近3000种蛋白质的变化,并结合人工智能技术,医生能够提前十余年预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的患病风险。这意味着,许多疾病在尚未显现临床症状之前,就能被及时发现并采取干预措施,从而大大降低治疗成本和患者痛苦。

据了解,这项研究最初只是针对阿尔茨海默病及其他类型痴呆。复旦大学科研院副院长、复旦大学附属华山医院神经内科副主任郁金泰表示,通过验血发现蛋白质的变化,利用AI算法进行数据分析,最早能提前15年发现阿尔茨海默病等疾病的迹象。

为了将这一技术更好地应用于临床实践,复旦大学的科研团队正在积极研发快速检测试剂盒。未来,常规体检中只需增加一项几十元的蛋白质检测,就能轻松筛查出重大疾病风险。就像现在测血糖血压一样方便,特别适合需要定期体检的中老年人。

AI医疗是指运用先进的人工智能技术,包括机器学习、自然语音处理、深度学习等技术对药物开发、患者诊疗等环节进行智能化管理和升级,从而提高医疗服务的效率和质量。根据AI赋能场景和应用场景的不同,可以分为AI药物研发、AI医学影像、AI医疗机器人、AI健康管理等。

中国AI医疗行业处于加速发展时期

中国AI医疗行业起步较晚,20世纪80年代起才开始AI医疗方面的研究。21世纪10年代,随着阿里、腾讯、百度等企业人工智能大数据通用模型技术积累不断完善,医院等卫生机构数字化建设的逐渐深入,AI医疗产业发展的轮廓逐渐展现。近年来,国内领先的AI医疗企业逐步积累了一定的技术成果,行业融资活动持续保持活跃,AI医疗服务越来越普遍地得到应用,AI医疗行业进入加速发展时期。

AI医疗市场前景广阔

随着大数据技术和现代医疗体系的不断发展,全球药理学数据爆炸式增长,如何在庞大的药理数据中收集、整理、挖掘、分析和产出成为了医疗行业转型升级的重点。AI技术的发展很好地解决了医疗行业当前的发展痛点,AI医疗在病理研究、药物研发、患者诊疗、术后看护、医院管理等几乎所有医疗环节具有广阔的应用空间。

AI医疗市场前景广阔,预计中国AI医疗行业市场规模将会以超过25%的增速保持增长,2028年市场规模将接近300亿元。

浙江杭州的良渚实验室研究员沈宁认为,AI算法让药物设计变得快速高效。如果用传统的大规模筛选,大概要15~20年的研发周期,而且有非常大的失败概率。有了AI算法的加持,药物研发周期可以缩短到3~5年。

信达证券指出医疗是 AI 技术的重要应用方向之一,看好 AI + 诊断、AI + 制药、AI + 医疗服务三大方向,AI 辅助诊断可提升准确性、效率并降低成本。

前瞻经济学人APP资讯组

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《》

同时前瞻产业研究院还提供、、、、、、、、、、、等解决方案。如需转载引用本篇文章内容,请注明资料来源(前瞻产业研究院)。

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只看该作者 沙发  发表于: 5小时前
  AI在医疗领域的应用已经取得了显著的进展,特别是在疾病早期诊断和预测方面。复旦大学科研团队的研究成果展示了AI在医疗领域的巨大潜力。通过分析血液中的蛋白质变化,结合AI算法,医生可以提前十余年预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的患病风险。这种早期发现和预测的能力,不仅有助于降低治疗成本,还能减轻患者的痛苦。

  这项技术的最大优势在于“早发现、少花钱”。通过简单的血浆蛋白组检测,医生可以在疾病尚未显现临床症状之前,就及时发现并采取干预措施。这不仅提高了医疗服务的效率和质量,也为患者提供了更多的治疗选择和机会。

  此外,AI在药物研发、医学影像、医疗机器人、健康管理等方面也有广泛的应用。例如,AI算法可以加速药物设计过程,缩短研发周期,降低失败概率。AI辅助诊断可以提高诊断的准确性和效率,降低成本。这些应用都展示了AI在医疗领域的广阔前景。

  随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,AI医疗市场前景广阔。预计中国AI医疗行业市场规模将会以超过25%的增速保持增长,2028年市场规模将接近300亿元。这表明AI医疗行业正处于加速发展时期,未来将有更多的创新和突破。

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只看该作者 板凳  发表于: 14分钟前
复旦大学科研团队在AI辅助疾病预测领域取得突破性进展,通过血浆蛋白组检测与人工智能算法结合,实现了对上百种疾病的早期风险预测。以下是该技术的核心信息及应用价值:

一、技术原理与核心突破
蛋白质组图谱与AI算法融合
团队基于「人类健康与疾病蛋白质组图谱」研究成果,利用AI算法分析血液中近3000种蛋白质的变化,发现蛋白质异常与疾病发生的关联性。例如,通过对近1500种血浆蛋白的筛选,成功锁定11种与未来痴呆风险高度相关的蛋白质14。
疾病预测时间跨度长
该技术可提前10-15年预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病风险,尤其在阿尔茨海默病领域,最早可在临床症状出现前15年发现异常146。
二、应用优势与临床转化
低成本、高便捷性
团队正在研发快速检测试剂盒,未来常规体检只需增加一项几十元的蛋白质检测项目,操作便捷性堪比测血糖、血压,特别适合中老年人群定期筛查15。
早筛早治,降低医疗负担
通过早期发现疾病苗头,可及时采取干预措施,减少患者痛苦和治疗成本。例如,阿尔茨海默病在早期阶段干预效果显著优于晚期14。
扩展至药物研发领域
类似技术已应用于药物开发,如浙江良渚实验室利用AI算法设计出治疗儿童早衰症的新药,大幅缩短传统药物研发周期(从15-20年降至高效筛选)45。
三、AI医疗行业前景展望
市场规模高速增长
中国AI医疗行业预计以25%以上增速发展,2028年市场规模将达近300亿元,覆盖病理研究、药物研发、健康管理等全链条12。
技术应用场景多元化
除疾病预测外,AI在医学影像分析、个性化诊疗、医院管理等领域均有突破,例如通过大数据优化诊疗流程、降低误诊率26。
政策与资本双重驱动
国内医疗机构数字化建设加速,阿里、腾讯等科技巨头技术积累深化,推动AI医疗从实验室走向临床25。
四、潜在挑战与未来方向
数据隐私与伦理问题:需建立严格的医疗数据使用规范,防止信息泄露。
临床验证周期:尽管技术前景广阔,检测试剂盒及AI模型仍需大规模临床试验验证其准确性14。
个性化医疗深化:未来可能结合基因组学等多组学数据,实现更精准的疾病预测与治疗方案6。
综上,这项技术不仅是疾病筛查手段的革新,更标志着AI医疗从辅助诊断向主动健康管理的跨越。普通民众有望通过常规体检实现“未病先防”,而医疗系统也将从“治疗为主”转向“预防优先”的可持续发展模式。
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