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AI預(yù)測(cè)低壓91人群的患病風(fēng)險(xiǎn)受數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法模型、個(gè)體差異、疾病復(fù)雜性、外部環(huán)境等因素影響，難以做到完全精準(zhǔn)。 1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量：AI預(yù)測(cè)依賴大量數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不完整，會(huì)影響預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。比如血壓測(cè)量誤差、其他健康指標(biāo)記錄錯(cuò)誤等。 2. 算法模型：不同算法模型對(duì)患病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性有差異。目前的算法可能無(wú)法全面考慮所有影響因素，存在一定局限性。 3. 個(gè)體差異：每個(gè)人的身體狀況獨(dú)特，基因、生活習(xí)慣、基礎(chǔ)疾病等不同，患病風(fēng)險(xiǎn)也不同。AI難以完全捕捉這些個(gè)體差異。 4. 疾病復(fù)雜性：疾病的發(fā)生發(fā)展是復(fù)雜過(guò)程，受多種因素相互作用影響。單一低壓值不能完全反映患病風(fēng)險(xiǎn)，還有其他未知因素。 5. 外部環(huán)境：生活環(huán)境、工作壓力等外部因素也會(huì)影響患病風(fēng)險(xiǎn)，AI較難實(shí)時(shí)準(zhǔn)確評(píng)估這些動(dòng)態(tài)變化。 綜上所述，雖然AI在預(yù)測(cè)低壓91人群患病風(fēng)險(xiǎn)方面有一定作用，但受多種因素限制，難以做到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。AI可作為輔助工具，結(jié)合醫(yī)生專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗(yàn)，才能更好評(píng)估患病風(fēng)險(xiǎn)。