卫生研究人员已将人工智能用于处理大数据，使他们能够开发可预测约20种疾病未来发作的技术，从而使人们可以预防生活方式的改变。

弘前大学和京都大学开发的模型基于对日本约20,000人的自愿健康检查获得的数据，计算了三年内患上这种疾病的可能性。

如果患者同意披露在检查期间收集的大约20个类别的数据，则该模型可以预测动脉硬化，高血压，慢性肾脏疾病，骨质疏松症，冠心病和肥胖症等疾病的潜在发展。

该团队针对每种疾病建立了两组人-那些数据表明他们将来可能会患上这种疾病的人和一个对照组-并整理了他们的健康数据以预测是否会真正发展为该疾病。

京都大学医学院研究生院教授安野靖(Yasushi Okuno)说：“我们对个人是否会在三年内高度准确地发展出疾病做出了正确的预测。

自2005年以来，由弘前大学的中重茂幸教授和村下浩一教授领导的研究小组每年都对青森县弘前市的居民进行自愿健康检查。

除了一般的检查信息，评估居民的身体健康状况，进行基因测试以及询问饮食习惯，生活方式和社交活动外，该团队还研究了约2,000种健康数据。

Okuno的研究团队在分析中使用了AI，并发现了某些疾病的发展与个人健康状况，遗传学和生活方式之间的联系。

例如，研究团队能够根据他们的血糖水平，腿部肌肉质量和体内脂肪水平预测某人患上糖尿病的可能性。

该模型可用于根据人们的遗传学，饮食，吸烟和饮酒习惯，就如何减少人们患上各种疾病的可能性提供个性化建议。

奥库诺说：“如果我们能够为每个人带来发展某些疾病的风险，则有可能通过改变自己的生活方式来避免这些疾病。”