据澳大利亚墨尔本大学日前发布公报说，该校参与的研究团队开发出一种人工智能（AI）工具，创建了患者的“数字孪生体”，并能成功预测患者的个体健康状况。
研究团队使用3组涵盖数千份患者电子健康记录的数据集，对现有的大型语言模型进行了训练。这款名为“数字孪生-生成式预训练变换器”（DT-GPT）的AI模型对阿尔茨海默病、非小细胞肺癌患者，以及重症监护病房患者的医疗数据进行了分析。
金融发力提振消费 北京出台重磅方案
11月18日，中国人民银行北京市分行等12部门印发《金融支持北京市提振和扩大消费的实施方案》。其中《方案》提出，力争到2030年北京市消费领域金融服务水平进一步提升，北京市住宿餐饮、文旅体育、教育、居民服务等服务消费和养老产业贷款余额持续增长、信贷投放力度不断加大，个人消费金融服务质效不断提升，金融助力北京国际消费中心城市建设取得积极进展，多元化消费金融服务体系基本建成。支持服务消费企业发行债券《方案》提出，要加大债券市场融资支持力度
该模型可生成患者的“数字孪生体”，并结合医学文献知识，对患者的病史、实验室化验结果、诊断和治疗方案等进行综合分析。检验结果显示，DT-GPT能够准确预测患者的健康状况变化，且准确性优于其他14种最先进的机器学习模型。例如，研究人员为3.5万多名重症监护病房的患者创建了“数字孪生体”，并依据前一天的实验室化验结果，准确地预测了他们在24小时内的镁水平、血氧饱和度及呼吸频率的变化。
研究人员表示，这一大模型工具“可使医生提前判断患者健康状况是否会恶化，从而尽早干预”，并能预测药物副作用，帮助医生根据每位患者的独特特征定制治疗方案，改善治疗效果。这项技术为从被动医疗转向预测性和个性化医疗铺平了道路，可能为临床试验领域带来颠覆性影响。
