新型AI工具预测超千种疾病风险，助力个性化医疗

据《卫报》报道，科学家们开发了一种新型人工智能工具，能够预测个人超过1000种疾病的潜在风险，并提前十年预测健康变化。该工具由欧洲分子生物学实验室（EMBL）、德国癌症研究中心和哥本哈根大学的专家联合开发，其算法概念与大语言模型类似。

这一研究成果已刊登在《自然》杂志上，标志着生成式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，展现了其在预测疾病方面的强大潜力。

AI工具的工作原理与应用

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。我们的AI模型能学习这些规律，并预测未来健康情况。”

名为Delphi-2M的工具通过分析患者病史中的“医疗事件”，如疾病诊断时间，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，来判断健康风险。通过匿名患者记录，Delphi-2M能够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。

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。“当你去看医生时，医生已经习惯使用这些工具，他们可以告诉你：‘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。’”

Birney指出，相比用于计算未来十年心脏病或中风风险的Qrisk方法等现有手段，Delphi-2M的优势在于可以同时预测所有疾病，并覆盖更长时间。

“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。”

德国癌症研究中心肿瘤学AI部门负责人Moritz Gerstung教授表示：“这标志着理解人类健康和疾病发展方式的新起点。像我们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。”

这一发展不仅有助于个体健康管理，也可能在公共卫生政策制定中发挥重要作用，为医疗资源的合理分配提供数据支持。

随着技术的不断进步，AI在医疗领域的应用将更加广泛，未来可能会出现更多创新工具，帮助人们更好地管理健康风险。