芬兰阿尔托大学研究团队近日发布了一项突破性成果——人工智能工具”survivalFM”，该技术通过机器学习算法实现了对个体常见疾病风险的精准预测。这项研究成果已在国际权威期刊《自然-通讯》发表，标志着医疗健康风险评估领域取得重要进展。
与传统预测模型相比，survivalFM的创新性体现在三个方面：首先，该工具能够综合分析年龄、胆固醇水平、生活方式等多种风险因素之间的复杂交互作用，而非孤立评估单一指标；其次，其预测范围覆盖心血管疾病、糖尿病及肝脏疾病等10种常见病症，时间跨度达10年；最后，系统具备结果可解释性，可明确显示影响评估的关键风险因素组合。
研究团队利用英国生物样本库约50万名志愿者的医疗数据进行了验证测试。结果显示，在大多数情况下，survivalFM的预测准确性显著优于传统模型。这种精准预测能力为疾病的早期预防和个性化干预提供了新可能。
该技术的应用前景广阔：医疗专业人员可通过系统获取更可靠的风险评估，制定针对性预防方案；普通民众则能更清晰了解自身健康隐患，及时调整生活方式。目前研究团队正进一步优化算法，未来有望在临床实践中发挥更大价值。
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