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在《决策分析杂志》最新一期中，来自海得拉巴沃克森大学的研究团队带来了一项突破性研究：利用机器学习技术预测肥胖风险。这项由 Shahid Mohammad Ganie 博士领衔，联合美国圣托马斯大学 Manjeet Rege 教授等专家共同完成的研究，为全球健康管理提供了新的技术解决方案。
研究团队采用集成学习方法，通过整合多种算法来分析数据。这种方法不仅提高了预测准确性，还克服了传统 BMI 指数的局限性。研究数据来自哥伦比亚、秘鲁和墨西哥等国家，这些地区独特的饮食习惯为研究提供了丰富的样本基础。
Manjeet Rege 教授指出，这项技术的应用前景广阔：’ 它不仅可以帮助医生进行更精准的诊断，还能让普通人更好地了解自己的健康状况。’ 随着智能穿戴设备的普及，这项技术有望与日常健康监测相结合，为用户提供实时的健康风险评估。
然而，技术只是工具，健康管理的关键仍在于个人行动。正如研究团队强调的，预测模型虽然能提供风险预警，但真正的健康改善还需要依靠个人的生活方式调整。这项研究不仅展示了人工智能在医疗健康领域的应用潜力，更提醒我们：科技发展最终要服务于人类的健康福祉。
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