工程教授概述了人工智能来检测肥胖发展风险 - 新闻中心圣托马斯大学
作者：Sheree Curry
肥胖症是一个严重的健康问题，影响着全世界数百万人。圣托马斯大学工程学院教授 Manjeet Rege 博士与人合着的一项新研究探索了集成学习技术在利用生活方式数据预测肥胖风险中的应用。曼吉特·雷吉
。“我们希望这项研究有助于制定更有效的肥胖预防和干预策略。”
这些发现发表在一篇题为“使用生活方式数据预测肥胖风险的集成学习技术的调查”的新研究论文中，该论文已发表在决策分析杂志,爱思唯尔。
研究发现，在医疗保健领域，在线医疗存储库和医院正在生成大量数据，从而为研究人员探索和利用人工智能技术解决现实生活中的健康问题提供了宝贵的资源。
雷吉说：“对于医生来说，在早期阶段找出肥胖风险发生的根本原因已成为一项挑战。”“与肥胖相关的生活方式数据的数量不断增加，因此必须采用有效的机器学习算法，该算法可以从潜在的数据趋势中收集见解并识别关键的患者状况。”
根据这项研究，Rege 和他的三位合著者——印度沃克森大学的 Shahid Mohammad Ganie 博士、Hemachandran Kannan 博士和学生 Bobba Bharath Reddy——“肥胖盛行的完美环境是随着技术的发展和城市化进程的加快，传统饮食中大量加工食品和缺乏体育锻炼所造成的后果包括与肥胖相关的疾病增加，例如糖尿病、心脏病和其他疾病。检测疾病和识别相关风险可以成为患者的重要动力，鼓励他们积极改变饮食习惯、生活方式和锻炼习惯。”
雷格指出，早期疾病检测和风险因素识别可以极大地激励人们。“有了这些知识，人们就能更好地开始改善健康食品、生活方式和锻炼，”他说。“尽早发现与肥胖相关的问题特别有益，因为它可以及时治疗和改变生活方式。”
该论文继续说道：
Rege 和其他研究人员指出，BMI（身体质量指数）的测量值通常被用作肥胖风险的主要指标。但他指出，“虽然体重指数是一个有用的衡量标准，但它并不能全面反映肥胖的复杂性，肥胖受到一系列行为、环境和遗传因素的影响。”
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