Human Phenotype Project
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AI模型LeDXA从X射线扫描中提取疾病风险和生物年龄
研究人员开发了LeDXA，一种从双能X射线吸收法（DXA）扫描中提取健康见解的自监督学习模型。LeDXA在未标记的DXA图像上进行训练，可预测疾病风险、生物衰老和遗传性，其表现优于传统的DXA测量和DINOv3等通用模型。该模型在骨关节炎（髋关节和膝关节）和2型糖尿病等常见和新发疾病的预测方面有所改进，并准确估计了生物年龄，该年龄与疾病负担和死亡风险相关。
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HealthFormer模型模拟干预并预测疾病结局
研究人员开发了HealthFormer，一个旨在模拟人体生理并预测健康轨迹的生成式多模态模型。该模型在来自15,000多名个体、跨越多个健康领域的数据上进行训练，通过对生理测量值进行分词来预测个体健康变化。HealthFormer已证明其对独立队列具有很强的迁移能力，提高了疾病和死亡率终点的预测精度，并优于现有的临床风险评分。此外，它还能在计算机上模拟干预措施，准确预测已发表试验中的生物标志物变化和干预效果，有望成为一个基础性的健康世界模型。
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HealthFormer AI模拟人体生理学以进行临床干预模拟
研究人员开发了HealthFormer，这是一个生成式多模态Transformer模型，经过海量人体生理学数据训练，用于预测个体健康轨迹。该模型使用来自Human Phenotype Project的数据开发，可以预测疾病和死亡率终点，并在计算机中模拟干预措施。HealthFormer在从个性化营养试验中恢复生物标志物变化以及准确预测已发表研究的干预结果方面显示出潜力，使其成为临床数字孪生的基础。