德国癌症研究中心等机构开发新型 AI 工具，可预测超 1000 种疾病风险
科学家们开发了一种新的人工智能工具，可以预测个人超过1000种疾病的潜在风险，并提前十年预测健康变化。这项研究由欧洲分子生物学实验室、德国癌症研究中心和哥本哈根大学的专家联合完成，其算法概念与大语言模型类似。这是生成式AI在大规模模拟人类疾病发展方面的最全面应用之一，该工具使用了两个独立医疗系统的数据进行训练。研究成果已发表在《自然》杂志上。
EMBL欧洲生物信息学研究所的Tomas Fitzgerald表示，医疗事件往往有规律可循，他们的AI模型能学习这些规律并预测未来的健康情况。Delphi-2M工具通过评估某人是否以及何时可能患上癌症、糖尿病、心脏病等多种疾病来判断健康风险。它会分析患者的病史中的“医疗事件”，如疾病诊断时间，同时结合生活方式因素，包括是否肥胖、是否吸烟或饮酒，以及年龄和性别。通过匿名患者记录，Delphi-2M还能预测未来十年甚至更长时间的健康发展。
该模型基于英国生物库40万人和丹麦国家患者登记处190万人的匿名数据进行训练和测试。健康风险以随时间变化的概率呈现，类似于预测周末有70%下雨的可能性。EMBL临时执行主任Ewan Birney表示，未来几年患者可能就能从这一工具中受益。当人们去看医生时，医生可以告诉他们：“这是你未来的四大主要健康风险，这是你可以采取的两项关键措施来改变风险。”例如，建议减肥或戒烟，这些建议基于整体数据，不会大幅变化。但针对某些疾病，可能会有更具体的措施。这就是研究人员希望实现的未来。
相比现有手段如用于计算未来十年心脏病或中风风险的Qrisk方法，Delphi-2M的优势在于可以同时预测所有疾病，并覆盖更长时间。研究团队表示，Delphi-2M根据每个人既往疾病史，预测超过1000种疾病的发病率，其准确性与现有单病模型相当。此外，Delphi-2M还能生成未来健康轨迹的合成数据，为未来最长20年的潜在疾病负担提供参考。
德国癌症研究中心肿瘤学AI部门负责人Moritz Gerstung教授认为，这标志着理解人类健康和疾病发展方式的新起点。像这样的生成式模型未来有望帮助实现个性化医疗，并大规模预测医疗需求。
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