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机器学习用于预测人们年龄增长后的未来健康状况

2024-01-11 10:42:01 百科全书来源：

导读阿尔伯塔大学的一个跨学科研究团队正在利用健康相关、生活方式、社会经济和其他数据来开发机器学习程序，以预测加拿大老年人未来的身心健康

阿尔伯塔大学的一个跨学科研究团队正在利用健康相关、生活方式、社会经济和其他数据来开发机器学习程序，以预测加拿大老年人未来的身心健康。

首席研究员、精神病学副教授、计算科学兼职教授、加拿大计算精神病学研究主席曹波表示，有一天，这种方法可以帮助医疗团队提供个性化护理并促进健康老龄化。

“机器学习是一种强大且有用的计算方法，可以利用丰富的去识别数据，”他说。“如果我们想推动未来对某些健康结果的个性化患者预测，我们需要利用机器学习技术。”

曹的团队在最近发表的两项研究中使用机器学习来识别模式并对其进行分析，以利用来自加拿大老龄化纵向研究(CLSA)的数据来使患者受益，该数据针对超过 30,000 名年龄在 45 岁至 85 岁之间的加拿大人，他们将被跟踪长达25年。

“这是来自加拿大的一流数据，”曹说，他也是阿尔伯塔大学跨院系计算精神病学小组的联席主任。“我们的目标是为艾伯塔省和加拿大人的健康做出贡献。我们希望为我们每个人制定健康的老龄化轨迹。”

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