AI助找出都市病潛在患者

系統能根據用戶輸入的體檢數據和生活習慣，準確預測他在未來三年內，包括高血壓、糖尿病、心臟病、慢性腎病和骨質疏鬆等廿種常見都市病的發病率。例如根據血糖值及腿的肌肉量、脂肪量等，判斷該人在三年內患上糖尿病的概率，並提醒對方改變生活習慣預防發病。

參與研究的京都大學醫學教授奧野恭史指，團隊從二○○五年起，收集兩萬名青森縣弘前市居民每年一次體檢的數值，製成系統判症的數據庫。體檢內容除了一般項目，還調查體力測定的結果及基因檢測、飲食習慣、生活方式、社會活動等約二千項。系統學習了都市病與體檢數值的關係，就可以準確判症。