一种人工智能（AI）算法能创建出令人惊讶的准确健康预测。该系统采用类似ChatGPT的技术，可预测1000多种疾病长达二十年的发展趋势。未来，AI助手或能帮助全科医生更有效地识别和支持具有特定“疾病预测”风险的患者。
摘要
一种人工智能（AI）算法能够预测某人在未来20年内将患上的疾病。该AI系统名为德尔菲（Delphi），仅通过分析个人医疗历史，即可预测1000多种疾病的发病几率。
德尔菲是一种改良版大型语言模型，与ChatGPT、谷歌Gemini和微软Copilot类似。尽管这些AI聊天机器人通过海量文本学习词汇和语法，但德尔菲则从英国生物样本库（UK Biobank）40多万参与者的健康信息中，学习了疾病与健康的“语言”。
最直接的应用将是作为早期预警系统。
托马斯·菲茨杰拉德（Tomas Fitzgerald），欧洲分子生物学实验室（EMBL），英国
“最直接的应用将是作为早期预警系统，”德尔菲联合创建者、英国欣克斯顿欧洲分子生物学实验室的托马斯·菲茨杰拉德表示。该系统可帮助医生识别高疾病风险患者，提供额外检查或预防性治疗。同时，它还能预测整个国家的健康需求，确保专科医生、药物和设备的充足供应。
德尔菲的精准与局限
德尔菲最擅长预测具有明确发展规律的疾病，例如痴呆症、心脏病发作和败血症。但在病毒性感染和罕见遗传疾病预测上作用有限。
这表明关键不在于收集更多数据，而在于使用能从数据中提取正确知识的模型。
亚历杭德罗·弗兰吉教授（Professor Alejandro F Frangi），曼彻斯特大学，英国
类似于天气预报，德尔菲的短期预测优于长期预测，但具体效果因疾病而异。“癌症的长期预测更困难，而心脏疾病则相对容易，”菲茨杰拉德解释道。德尔菲仅需性别、年龄和医疗历史等基础信息，其预测效果却至少与医生使用的风险预测工具相当——后者通常需要血液检测等额外数据。“这表明关键不在于收集更多数据，而在于使用能从数据中提取正确知识的模型，”英国曼彻斯特大学计算医学专家亚历杭德罗·弗兰吉教授指出。
算法的实战测试
德尔菲区别于同类AI算法之处在于，它能同时分析1000多种疾病，捕捉它们之间的复杂交互。“这从未被实现过，至少未达到如此精细的程度，”弗兰吉表示。
他对德尔菲在丹麦国家患者登记库约190万人数据上的测试结果印象深刻。尽管这些人群来自不同国家且医疗体系各异，德尔菲的预测能力几乎与英国生物样本库参与者相当。菲茨杰拉德坦言，德尔菲对与英国生物样本库以白人欧洲人为主的群体差异较大的人群表现“仍是未知数”，但他确信“其效果将优于当前疾病模型”。
此地图展示德尔菲如何将时间上紧密关联的疾病归类——例如糖尿病和慢性高血糖导致的视力丧失。德尔菲从未被告知这些关联，仅通过分析英国生物样本库数据自主学习得出。
预测未来的未来
我认为它将帮助临床医生理解并整合个人的健康历史背景。或许能发现医生未曾考虑过的疾病风险。
托马斯·菲茨杰拉德，欧洲分子生物学实验室（EMBL），英国
类似德尔菲的系统可能需要数年才能投入临床使用。弗兰吉希望测试该算法在获取扫描结果和血液检测等完整医疗记录信息时的表现。
弗兰吉同时指出需解决的伦理问题：例如，当人们得知可能患上无法预防或治愈的疾病时，心理感受将如何？最终，AI助手或能成为全科医生医学直觉的“试金石”。但弗兰吉强调：“直觉可能受医生疲劳、经验不足或初次接诊影响，而这些技术能确保在任何情况下提供一致的响应。”
研究团队正测试为德尔菲提供更多数据（如基因或血液检测数据）能否进一步提升预测精度。弗兰吉和菲茨杰拉德均强调，没有英国生物样本库参与者的贡献，德尔菲便无法存在。“我希望这类工作能向资助方证明英国生物样本库的重要性，”弗兰吉说。
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