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  1. 青少年用AI倾诉情绪，或暗示心理困扰？研究揭示潜在风险

    现在，很多青少年把生成式AI当作匿名的情感支持系统，用来倾诉烦恼或寻求建议。但这类“数字树洞”与他们的心理健康之间，到底有什么关系？一项新研究试图揭开这个谜团。

    研究分析了加拿大安大略省4至12年级的近4万名学生数据，发现21.1%的学生曾用AI寻求情感支持。与未使用AI的同伴相比，这些学生情绪问题得分更高，且出现临床情绪问题的比例是后者的近两倍。有趣的是，研究还区分了“功能使用”（如写作业）和“情感使用”，结果显示情感使用与情绪问题有独立关联，而功能使用的影响较小。此外，性别多样性的学生使用AI倾诉情绪时，情绪问题的关联性会减弱。这项横断面研究提示，将AI作为情感支持的行为，可能是一个独立的心理困扰标志，与孤独感或归属感无关。

    这意味着临床工作者和数字素养项目需要区分AI的“工具性”使用和“情感性”使用，以更精准地识别和帮助有需要的青少年。不过，研究是横断面的，无法确定因果关系，未来还需更多纵向研究验证。

    AI当树洞？小心变成情绪依赖的“电子保姆”🤖


    来源：JAMA pediatrics

    #青少年心理健康 #生成式AI #情感支持 #情绪问题 #数字素养

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  2. 你的汗液竟能透露健康秘密？新技术让无创监测成为可能

    你是否想过，除了血液和尿液，汗液也能成为健康的"晴雨表"？最新研究表明，汗液中含有丰富的生物信息，结合人工智能和新型传感器技术，可实现非侵入式的健康监测。悉尼科技大学的研究人员指出，收集汗液过程无痛、简单且无创，是血液或尿液检测的理想替代方案，尤其适合实时连续监测。

    这项发表在《药物分析杂志》上的研究表明，新一代可穿戴传感器如微流控贴片，能够持续采集汗液样本，结合AI技术检测特定代谢物并解读复杂生化模式。目前已有如Gatorade汗液监测贴片等产品上市，未来糖尿病患者或可通过监测汗液葡萄糖变化替代采血检测。研究人员正致力于开发更灵敏的微流控设备，以检测汗液中葡萄糖、皮质醇等微量生物标志物。

    出汗不只是健身成果，还能变身健康预警仪！🤯


    来源：Journal of Pharmaceutical Analysis

    #汗液检测 #可穿戴设备 #人工智能 #健康监测 #生物标志物

    via: 热心群友

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  3. AI 版“生命预测师”：GPT 新模型可预测上千种疾病演变

    近日，《自然》报道了一个名为 Delphi-2M 的人工智能模型 。它的研究团队基于 GPT 架构，使其能理解并处理贯穿人一生的、带有时间顺序的健康事件。该模型通过对英国生物样本库中超过 40 万名参与者的健康数据进行深度学习，构建了一个能预测超过 1000 种疾病演变的复杂模型 。为了验证其可靠性，研究者将其直接应用于一个全新的数据集 ——190 万丹麦人的健康记录，在未做任何参数修改的情况下，模型依然展现出强大的预测能力 。

    Delphi-2M 的预测准确性令人瞩目。在评估死亡风险这项终极健康事件时，其准确率（年龄分层 AUC）达到了惊人的 0.97 。在与多种现行的临床单一疾病风险评估工具（如心血管疾病和痴呆症的评分）的比较中，Delphi-2M 的表现相当，甚至在某些方面更优 。然而，该模型最核心的突破在于其“生成”能力：它不仅能预测，还能模拟、创造出长达 20 年的个人未来健康轨迹的虚拟数据。更令人惊讶的是，当研究者用这些完全合成的、不含任何真实个人信息的数据来训练一个新模型时，新模型的性能仅比原版略有下降，这为在绝对保护患者隐私的前提下进行医学研究开辟了全新路径 。

    这项技术为我们描绘了个性化精准医疗的未来蓝图，但研究团队也明确指出，AI 会忠实地学习训练数据中的任何偏见，例如“健康志愿者偏见”（即研究参与者通常比普通人群更健康），因此将其直接用于临床诊断决策需格外谨慎 。
    AI 预测我 20 年后会不会生病，可我更想知道我下周的 deadline 能不能活过去。😭😭😭


    Nature
    #人工智能 #疾病预测 #生成式AI