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澳大利亚墨尔本大学近日宣布，该校附属研究团队开发出一种人工智能（AI）工具，可以创建患者的“数字双胞胎”，并成功预测其个体健康状况。研究团队使用涵盖数千名患者电子病历的三个数据集来训练现有的大规模语言模型。该人工智能模型称为生成孪生数字预训练变压器（DT-GPT），分析了阿尔茨海默病、非小细胞肺癌和重症监护病房患者的医疗数据。该模型生成患者的“数字孪生”，结合文献知识，可以对患者的病史、实验室检查结果、诊断和治疗进行综合分析。测试结果表明，DT-GPT能够准确预测患者健康状况的变化，其准确性优于其他14种最先进的机器学习模型。例如，研究人员为超过 35,000 名重症监护病房患者创建了“数字双胞胎”，并根据前一天的实验室测试结果准确预测了患者 24 小时内的镁水平、血氧饱和度和呼吸频率的变化。研究人员表示，这种大规模建模工具“可以让医生提前确定患者的健康状况是否可能恶化并尽快进行干预”。它还可以预测药物的副作用，帮助医生根据每个患者的独特特点调整治疗方案，以提高治疗效果。这项技术可以改变临床试验格局，为从反应性医学向预测性和个性化医学的转变铺平道路。相关研究结果研究成果发表在英国学术期刊《Nature Collaboration-Digital Medicine》上。