Table of Contents

คํา แนะ นํา: ข้อ ท้าทาย ที่ เพิ่ม ขึ้น ของ โรค เบา หวาน และ คํา สัญญา เรื่อง การ เป็น ส่วน ตัว

โรคเบาหวาน ชนิด 2 ชนิด (T2D) ได้แพร่ระบาดไปทั่วทั่วโลก จํานวนคนที่เป็นโรคเบาหวานเพิ่มขึ้นจาก 108 ล้านคน ในปี 1980 เป็นประมาณ 5.5 ล้านคน ใน ค.ศ.

ความก้าวหน้าล่าสุดในจีโนมและการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ปัจจุบันกําลังเปิดใช้งานการเปลี่ยนแปลงแบบตัวอย่างแทน: แทนที่จะใช้คําแนะนําป้องกันทั่วไป

การ เข้าใจ โรค เบา หวาน และ พันธุกรรม ภาย ใต้ การ แทรกซึม ของ โรค นี้

CMUT2 ประเภท 2 เป็นโรคที่ทําให้เกิดโรคติดต่อได้มากมาย สิ่งมีชีวิตต่าง ๆ เช่น โรคอ้วน โรคหัวดื้อ พฤติกรรมที่น่าเบื่อ และสารอาหารที่ยากจน

งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าบุคคลใน PROS Decile ที่สูงที่สุด มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น 2 เท่าของอัตราเร่งการเจริญเติบโต T2D เมื่อเทียบกับคนที่ลดลงจากสภาพที่ต่ําที่สุด นับว่ามาก หลังจากการปรับตัวได้สําเร็จ

กระนั้น ความ เสี่ยง ทาง พันธุกรรม อย่าง เดียว ไม่ ใช่ โชค ชะตา.

วิธี ที่ การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร ทํา ให้ การ ปรับ ปรุง ตัว เอง ใน ระดับ

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เหนือกว่าการค้นพบรูปแบบที่ซับซ้อนภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นี่คือวิธีหลักที่ ML คือการเปลี่ยนแปลงโปรแกรมป้องกันโรคเบาหวาน:

การ หด ตัว และ การ ตรวจ พบ ใน ระยะ แรก ๆ

โมเดลการเรียนรู้ที่ครอบคลุม -- เช่น ป่าแบบสุ่ม, พรีเดี้ยน อัพคอมพิวเตอร์, และเครือข่ายประสาทลึก -- สามารถถูกฝึกให้ใช้ระบบโคโรตขนาดใหญ่ (เช่น UK Bio Banks, Associent Bio Banks, All Bio Bases, Agenycy Base, Resigio, Resignic Res (EHR) และระบบย่อยเชิงยาว) แบบจําลองเหล่านี้เรียนรู้การคาดเดาความเสี่ยงของแต่ละคนในการพัฒนา T2D ในรูปแบบที่ไม่ชอบมาก่อน รุ่น ML สามารถรับเอาความเกี่ยวข้องระหว่างพันธุกรรมและปัจจัยต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ เช่น โมเดลนี้อาจเรียนรู้ว่า วิถีชีวิตแบบจีอาร์พีเอส (HR)

2551. การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้แสดงให้เห็นว่า ความเสี่ยงของเอ็มแอลที่มีฐานอยู่ที่เอ็มแอล ส่งผลให้คะแนนความเสี่ยงตามมาตรฐานทางการแพทย์ (เช่น คะแนน ความเสี่ยงของฟินแลนด์ นักกีฬาโรคเบาหวาน, Finish Prince, Finish Princes, Finish Princess, และ cheegraphy) ในการศึกษาเกี่ยวกับความลําเอียงและการแบ่งประเภท (FLT: 0) หนึ่งการศึกษาเกี่ยวกับโรคติดต่อ (FLT:0). แสดงให้เห็นว่า โมเดล ML transl Prography Prography, สืบค้นครอบครัว, BM, & Finsei diquecumecument about about ative ative atlease (in).

การเลือกแบบคุณภาพและระบุลักษณะของตัวระบุ

การไม่ควบคุมวิธีการเรียนรู้เช่น การรวมกลุ่มและอัตโนมัติ สามารถระบุได้ถึงกลยุทธ์ที่ก่อนหน้านี้ไม่รวมกลุ่มย่อยของบุคคลต่าง ๆ ที่อยู่บนพื้นฐานของโพรไฟล์พันธุกรรมและการเผาผลาญ ตัวอย่างเช่น บางคนอาจมีแนวโน้มทางพันธุกรรมที่จะต้านทานอินซูลิน ในขณะที่คนอื่นมีความบกพร่องในระบบภูมิคุ้มกัน

การ เน้น เนื้อหา ที่ เกี่ยว ข้อง กัน และ การ ส่ง ออก

เมื่อมีคําทํานายเรื่องความเสี่ยง ปัญหาจะเป็นว่า [FLT: 0] อะไรได้ผลดีกับบุคคลนี้? อัลกอริทึมของเอ็มแอลสามารถช่วยการแทรกแซงได้เอง ตัวอย่างเช่น การสอนเสริมสร้างการเรียนรู้ (RL) สามารถใช้ในการปรับตัวให้เข้ากับการสอนแบบไดรตยภาพ การออกกําลังกาย และพฤติกรรมที่เกิดจากการกระตุ้นของพฤติกรรมตามความเป็นจริงและการตอบสนองของแต่ละคน แอพแบบพกพาของสุขภาพเคลื่อนที่อาจใช้อัลกอริทึมทดสอบ (เช่น การเดินแบบแบนตาล) "10 นาที หลังอาหารกลางวัน" "น้ําตาล" เครื่องดื่มน้ําหวาน" นําการลดการดื่มของเลือดที่ยิ่งใหญ่ที่สุดให้กับผู้ใช้ทั่วไป

นอกจากนี้ การประมาณการของกาซูล ML (เช่น ป่าคาสซัล การเรียนรู้เครื่องคู่) สามารถประเมินผลการรักษาด้วยไฟฟ้าแบบไฮเทอเจนเจนซ์ได้ ว่ากลุ่มย่อยต่างๆ ตอบสนองต่อกลยุทธ์เฉพาะอย่างไร บุคคลที่มีการกําหนด [FLT: 0] TCF7L2[FT:1] อาจได้ประโยชน์จากอาหารต่ํา ส่วนอีกกลุ่มหนึ่งอาจจะต้องใช้แผนการส่งเสริมคุณภาพสูง แบบจําลองนี้สามารถใช้เพื่อใช้เพื่อส่งเสริมการย่อยอาหารและวางแผนเฉพาะบุคคลได้โดยเพิ่มข้อมูลพันธุกรรม และใช้เป็นส่วนประกอบของข้อมูลทางพันธุกรรม

แหล่ง ข้อมูล: การ สร้าง มูลนิธิ สําหรับ โครงการ ที่ ทํา ขึ้น เป็น ส่วน ตัว

การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีประสิทธิภาพนั้น ต้องมีข้อมูลที่มีคุณภาพสูงอย่างครอบคลุม แหล่งที่มาต่อไปนี้เป็นปัจจัยสําคัญในการฝึกฝนและนําไปใช้เพื่อป้องกันโรคเบาหวานส่วนบุคคล:

  • [FLT: 0] GENMICCECIIICCCIIC และ GNOYTY RARARAYE: การเรียงลําดับพันธุกรรมทั้งชุด, exome seckncing, หรือ SNP Arms เป็นข้อมูลพันธุกรรมดิบ ค่าใช้จ่ายยังคงลดลง ทําให้การเจริญพันธุ์ขนาดใหญ่ของโรคและการวิจัย
  • [FLT: 0] สืบค้นเกี่ยวกับสุขภาพ (EHRRs): ข้อมูลเชิงยาว EHR (intitual EHR) รวม ทั้งการตรวจโรค เภสัชกรรม ผลแลป (น้ําจืด, กลูโคส, HBA1c, Lipids) และสัญญาณสําคัญ -- จําแนกเนื้อหาของโรคฟีโนพิค ที่จําเป็นต่อการคาดการณ์และการวัดผล
  • [FLT: 0] อุปกรณ์ที่ใช้งานได้และสุขภาพโมบายล์ (Mhelp) เครื่องติดตามกลูโคสแบบต่อเนื่อง, สมาร์ตวอตส์ และเครื่องติดตามกิจกรรมต่าง ๆ สร้างข้อมูลความผันผวนสูงเกี่ยวกับกิจกรรมทางกายภาพ อัตราการเต้นของหัวใจ, การหลับ, การหลับ, และรูปแบบของเลือด ข้อมูลเหล่านี้ทําให้การตอบรับและการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิคจริง
  • [FLT: 0] Dieviary and Lifeสไตล์ quiety Pressranges: บันทึกการกินหรือสแกนอาหารที่ประกอบไปด้วยร่างกาย บทความเกี่ยวกับร่างกาย บทความเกี่ยวกับสุขภาพและพฤติกรรมการวินิจฉัยโรค (การเครียด, โรคซึมเศร้า, การฆ่าตัวตายของตัวเอง) เพิ่มมิติพฤติกรรม
  • [FLT: 0] บีโอแบงก์และการวิจัย Corts: ข้อมูลสาธารณะที่มีอย่างยูเคโอไบแบงค์ (500,000+ เข้าร่วมกับพันธุกรรม สาธารณสุข และข้อมูลไลฟ์ไลฟ์คอมมอนส์) โครงการวิจัยของสหรัฐ และฟินเจนจัดทําตัวอย่างการอบรมที่หลากหลายอย่างจําเป็นสําหรับการสร้างโมเดลทั่วไป

การรวบรวมข้อมูลประเภท heterognous expression นี้ เป็นตัวการท้าทายของ ML สถาปัตยกรรมด้านการเรียนรู้แบบหลายระบบ -- เช่น กราฟเครือข่ายประสาท หรือแบบจําลองแบบทรานสเฟียร์ -- กําลังถูกพัฒนาให้หลอมรวมพันธุ์พันธุกรรม, ทางการแพทย์ และสวมใส่ข้อมูลเป็นกรอบการคาดการณ์รวม

การ พัฒนา แผนการ ป้องกัน ตัว เอง:

การส่งผลลัพธ์ ML ไปยังแผนป้องกันการปฏิบัติได้นั้น ต้องร่วมมือกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล คลินิก นักโภชนาการ นักโภชนาการ และผู้เชี่ยวชาญด้านพฤติกรรม

  1. [FLT: 0] Risk Asssion: บุคคลหนึ่งให้ตัวอย่างน้ําลายหรือเลือดสําหรับ Genotyping และเติมยาให้ยาฆ่าเชื้อจนเสร็จ รุ่นเอ็มแอลคํานวณค่าเสี่ยงส่วนตัวและระบุค่าคนขับหัวใจที่เคลื่อนไหวได้ (เช่น การต่อต้านอินซูลินสูง กิจกรรมทางกายภาพต่ํา นอนไม่หลับ)
  2. [FLT: 0] โปรแกรมออกแบบการตกแต่งการตกแต่ง: โดยอิงจากประวัติและผลการรักษาที่มีความเสี่ยง โปรแกรมตัดเย็บได้ถูกสร้างขึ้น สําหรับบุคคลที่มีความเสี่ยงทางพันธุกรรมสูง (เช่น FO] ความเสี่ยงของอินซูลิน แต่ระดับความไวสูง วางแผนที่เน้นการกินและส่วนควบคุมการประกอบของถั่วโต แต่ความเสี่ยงทางพันธุกรรมที่ต่ํา แต่ค่าอาหารสูง อาจเพิ่มความเข้มข้นของไขมัน
  3. [FLT: 0] การนําและติดตาม: โปรแกรมนี้ถูกส่งผ่านระบบดิจิตอล (Web หรือ Apps) ซึ่งให้ข้อมูลประจําวันหรือสัปดาห์ ข้อมูลการศึกษา และฝึกการสอนการสอนการสอนการสอนการสอนการติดตามข้อมูลแบบต่อเนื่อง สืบค้นข้อมูลกลับเข้าสู่ระบบเอ็มแอล ซึ่งทําให้การคาดการณ์ความเสี่ยงและปรับตัวให้เข้ากับเวลาจริง
  4. [FLT: 0] กรมอาหารและกําลังสํารอง: ระบบติดตามการยึดและผลลัพธ์ หากระบบระบบระบบระบบระบบ HBA1c ของผู้ใช้ไม่ได้ปรับปรุงตามคาดการณ์ไว้ อัลกอริทึมนี้อาจแนะนําให้ปรับเปลี่ยนแผนอาหารหรือเพิ่มความรุนแรงในกิจกรรม รูปแบบการปิดระบบนี้จะเป็นวงจรปิดการลดความอ้วนส่วนบุคคล

[FLT: 0]. เอ็กซ์ซ็อกเปิล: ในการศึกษานักบินโดย ลี อิท อัล (2022) 150 ผู้ใหญ่ก่อนกําหนดอายุขัย ถูกสุ่มเลือกเข้าแทรกแซงชีวิตมาตรฐาน หรือโปรแกรมที่ดัดแปลงพันธุกรรมโดยโมเดลเอ็มแอล (ML) กลุ่มบุคคลที่พัฒนาแล้วได้แสดงการลดจํานวน 1.5 เท่าของโรคเบาหวาน 2 เท่า โดยเพิ่มความยืดหยุ่นในการลดความอ้วนของอาหารที่สูงขึ้นอย่างมหาศาล พาร์ทตี รายงานว่า ที่ปรึกษาด้านการรับปริญญาตรีได้เพิ่มความรู้สึกว่า "พวกเขาดีขึ้น" และได้กระตุ้นให้ดําเนินการต่อ

ประโยชน์ จาก การ เรียน รู้ เรื่อง เอกชน

ผลประโยชน์ที่ขยายออกไปเกินผลของการรักษา:

  • [FLT: 0] หมั้น: เมื่อบุคคลเห็นโปรแกรมออกแบบมาโดยเฉพาะสําหรับยีนและวิถีชีวิตของพวกเขา พวกเขารู้สึกถึงความเป็นเจ้าของ และมีโอกาสที่จะมีส่วนร่วมมากขึ้น การตั้งเป้าและปรับตัวท้าทายเพิ่มเติมการยึดติด
  • [FLT: 0] โปรแกรมที่ให้บริการเฉพาะส่วน บุคคลจะเน้นทรัพยากรของผู้ที่จะได้ประโยชน์มากที่สุด ลดขยะจาก การแทรกแซงทั่วไป การแทรกแซงแบบต่ํา
  • [FLT: 0] การขยายพันธุ์ของสุขภาพ: ขณะที่ฐานข้อมูลพันธุกรรม อยู่ภายใต้จํานวนประชากรที่ไม่ใช่ยุโรปในปัจจุบัน ความพยายามที่จะขยายพื้นที่ชีวภาพและใช้ ML ที่ถูกต้องและรู้แจ้งสามารถช่วยให้โครงการส่วนบุคคลนี้ เป็นประโยชน์ต่อชาติพันธุ์ทั้งหมด
  • [FLT: 0] การเรียนรู้ต่อเนื่อง: ML รุ่นพัฒนาผ่านเวลามากขึ้นเมื่อข้อมูลสะสมมากขึ้น ระบบที่ถูกใช้ในคลินิกสามารถปรับปรุงเป็นระยะ ๆ เพื่อสะท้อนงานวิจัยใหม่ ประชากรใหม่ และเครื่องขยายชีวภาพใหม่

ปัญหา และ การ พิจารณา อย่าง รอบคอบ

แม้จะมีสัญญา แต่อุปสรรคที่สําคัญก็ยังคงเหลืออยู่ ซึ่งต้องพูดถึง ก่อนที่การป้องกันโรคเบาหวานจาก เอ็มแอล จะนําไปใช้ได้ในระดับ:

ข้อมูลและความปลอดภัย

ข้อมูลทางพันธุกรรมนั้นมีลักษณะเฉพาะ และมีความละเอียดอ่อน การระบุความแตกต่างของข้อมูลหรือการกระทําผิดอาจก่อให้เกิดอันตรายทางจิตวิทยาและสังคม (เช่น การแบ่งแยกโดยผู้ตรวจสอบหรือนายจ้าง). การเข้ารหัสแบบ Robint, ignent perient language, และปฏิบัติตามกฏเกณฑ์เช่น HISA (US) และ GDPRR (ยูพี). กระบวนการตอบโต้จะต้องอธิบายอย่างชัดเจนว่า ข้อมูลทางพันธุกรรมจะถูกใช้, เก็บและแบ่งปันอย่างไร

บิสกิตและความจุทั่วไป

การ ศึกษา ทาง พันธุกรรม ส่วน ใหญ่ ได้ รับ การ ศึกษา ใน เรื่อง ประชากร ของ บรรพบุรุษ ชาว ยุโรป.

การ แปล และ ความ ไว้ วางใจ

โมเดลการเรียนรู้แบบลึก ๆ มักจะเป็น "กล่องสีดํา" ถ้าโมเดลแนะนําแผนการกินแบบเฉพาะโดยไม่อธิบาย คลินิกและผู้ป่วยอาจลังเลที่จะปฏิบัติตามวิธีนี้

การ เข้า ไป ใน คลินิก

ระบบสาธารณสุขยังไม่ถูกตั้งให้ประมวลผลข้อมูลประเภทพันธุกรรมและระบบป้องกัน ML และสร้างแผน เอ็มเอชอาร์ การฝึกอบรมระบบ คลินิกในจีเอชเอชโอนิกส์ และปรับปรุงบริการป้องกันส่วนบุคคลทั้งหมด ต้องการการควบคุมและเปลี่ยนแปลงนโยบาย โปรแกรมและโมเดลการชําระเงินแบบพกพาและโมเดลการชําระเงินต่าง ๆ ก็สามารถช่วยสาธิตความเหมาะสมได้

การ ใช้ ข้อมูล ล่วง หน้า

การ ให้ คํา แนะ นํา ต้อง เน้น ว่า ความ เสี่ยง ทาง พันธุกรรม มี ทาง เป็น ไป ได้ โดย ทาง พฤติกรรม นอก เหนือ จาก นี้ ยัง มี ความ เสี่ยง ที่ จะ เกิด “การ กําหนด ล่วง หน้า แบบ ผิด ๆ ” ซึ่ง เอ็ม แอล ต้อง ป้องกัน โดย การ ทํา ให้ เกิด อาการ โคม่า ไม่ ใช่ ความ เสี่ยง.

การ ชี้ นํา ใน อนาคต: ใน ระบบ ป้องกัน การ เรียน รู้

ทศวรรษถัดมา มีแนวโน้มจะเห็นการบรรจบกันของ แนวโน้มหลายอย่างที่เร่งการป้องกันโรคเบาหวานส่วนบุคคล:

  • [FLT: 0] คะแนนความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นกลายเป็นมาตรฐาน: เป็นการศึกษาการตรวจสอบการตรวจความถูกต้องของ PRS ขยายออกไปเป็นประชากรหลากหลายคะแนนเหล่านี้อาจเป็นส่วนหนึ่งของการประเมินปกติ คล้ายการตรวจหาคอเลสเตอรอล ML จะปรับปรุง PR โดยเพิ่มความซับซ้อนที่หาได้ยาก การขยายเครื่องหมายเอพิเคชั่น และผลกระทบที่ครอบคลุม
  • [FLT: 0] การร่วมสร้างระบบกับแฝดดิจิตอล: เป็น “แฝดหลัก" เป็นแบบจําลองคอมพิวเตอร์ที่จําลองการเผาผลาญของแต่ละคนโดยใช้พันธุกรรม ทางการแพทย์ และข้อมูลพฤติกรรม การทดลองเอ็มแอล-โอปติเมชัน สามารถทดสอบการแทรกแซงหลายร้อยครั้งในซิลิโก ก่อนที่จะแนะนําผู้ป่วยได้
  • [FLT: 0] การเรียนรู้และพัฒนาการ N-F-O--1 การทดลอง: แทนค่าเฉลี่ยประชากร ระบบอาร์แอลจะกําหนดตารางการแทรกแซงของแต่ละคนเป็นการทดลองที่ต่อเนื่องของ N-O-O-1, เรียนยุทธศาสตร์ที่ทันสมัยในเรียลไทม์. นี่เหมาะกับ Mhahth Stats ด้วยการวัดบ่อย.
  • [FLT: 0] การเรียนรู้ที่สร้างสรรค์: เพื่อเอาชนะอุปสรรคด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การเรียนรู้แบบให้การศึกษาแบบเอ็มแอลได้ ผ่านหลายโรงพยาบาลและหลายธนาคารทางชีวภาพ โดยไม่ได้รับข้อมูลพันธุกรรมที่ดิบๆ ซึ่งทําให้แบบจําลองที่มีพลังอํานาจและความหลากหลายมากขึ้น ในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย
  • [FLT: 0] การขยายกิจการและเปลี่ยนแปลงการขยายกิจการ: เป็นหลักฐานการสะสมต้นทุน กรมประกันและระบบสาธารณสุขของมหาชน อาจเริ่มครอบคลุมโครงการตรวจพันธุกรรมและป้องกันโรค เอ็มแอล-เอซี หน่วยงานควบคุมและป้องกันโรค (ซีดีซี) ได้สนับสนุนโครงการป้องกันโรคเบาหวานที่อาจถูกปรับปรุงให้ทันสมัยขึ้น

รวมกัน

การป้องกันโรคเบาหวานไม่ได้เป็นความต้องการทางทฤษฎีอีกต่อไป -- ความเป็นจริงนี้สามารถจับต้องได้โดยการเรียนรู้ของเครื่อง และความสามารถในการขยายข้อมูลพันธุกรรมได้โดยย้ายมากกว่าคําแนะนําทั่วไปในการแทรกแซงการแทรกแซงของแต่ละคน

สําหรับการอ่านเพิ่มเติมนี้ จงอ้างอิงถึง [FLT: 0] บทความเกี่ยวกับโรคเบาหวานขององค์การอนามัยโลก บทความเกี่ยวกับความเสี่ยงของโรคติดต่อ (FLT:2]. . [FLT]. กรมอนามัยแห่งชาติ. และ. การตรวจสอบความเสี่ยงทางคลินิก [FLT: 5].