用人工智能輔助看病已經不新鮮，但未來，它可能做得更多。

　　英國《衛報》9月17日刊登的文章説，科學家研發出一款全新的人工智能工具，能夠預測個人患上1000多種疾病的風險，並可提前十年甚至二十年預測健康變化。

　　這款名為Delphi-2M的生成式人工智能由歐洲分子生物學實驗室（EMBL）、德國癌症研究中心以及丹麥哥本哈根大學聯合開發，採用與大型語言模型類似的演算法理念。這一研究成果已發表于《自然》雜誌，被認為是迄今最全面的研究之一，展示了生成式人工智能在這一領域的潛力。

　　學習“醫療事件”預測健康

　　歐洲生物信息學研究所（EMBL-EBI）科學家托馬斯·菲茨傑拉德説：“醫療事件往往會遵循一定的規律，我們的AI模型會學習這些規律，預測未來的健康結果。”

　　Delphi-2M通過分析患者病史中的確診信息，結合其年齡、性別和生活方式（如肥胖、吸煙、飲酒），來進行評估。可用於評估患者是否會、何時會出現癌症、糖尿病、心臟病、呼吸系統疾病等。

　　《衛報》報道截圖

　　此外，這一生成式人工智能還會利用匿名化的病歷數據，來預測未來趨勢。研究團隊在英國生物樣本庫40萬人的數據和丹麥國家病人登記庫190萬人的數據上對其進行訓練和測試。預測方式類似天氣預報的概率，例如“未來一週有70%下雨概率”。

　　應用前景

　　歐洲分子生物學實驗室臨時執行主任伊萬·伯尼表示，在未來幾年，患者可能就此受益，“醫生借助工具就能告訴患者：你未來可能面臨四個主要風險，有兩件事現在可以改變結果。減肥和戒煙可能是普遍建議，但針對某些疾病，AI還能給出更具體的措施。”

　　相比現有的單病種工具（如預測心臟病和中風風險的方法），Delphi-2M 的優勢在於——可以同時預測上千種疾病，並覆蓋更長時間跨度。

　　長期預測與個性化醫療

　　研究團隊指出，Delphi-2M能夠在考慮個人病史的情況下，預測1000多種疾病，其準確性可與單病種模型相媲美。憑藉生成式特性，它還能模擬未來健康軌跡，提供長達20年的潛在疾病評估。

　　《衛報》報道截圖

　　德國癌症研究中心腫瘤學AI部門負責人莫裏茨·格斯通教授表示，這項研究代表了一種理解健康與疾病發展的全新方式。“未來，這類生成式模型有望幫助實現個性化醫療，並可以在大規模層面上預測醫療需求。”