德尔菲-2M可预测癌症、心脏病等疾病，提前数十年预警症状
一种新型人工智能系统声称能够洞察人类健康未来，在症状出现前数年预测1000多种疾病的发病可能性。
这款名为德尔菲-2M的工具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科学家们发布。该系统采用受大型语言模型启发的技术，通过分析个人医疗史、生活方式选择和人口统计学细节，生成未来疾病的预测。
德尔菲-2M的核心在于寻找"医疗事件"，如诊断和医院就诊记录，并将这些与年龄、性别、吸烟、饮酒和体重等因素相结合。通过研究这些模式，该系统声称能够计算出个人可能患上从癌症、糖尿病到呼吸系统疾病和心力衰竭等各种疾病的时间。
用于训练该模型的数据规模前所未有。研究人员在英国生物银行的40万名参与者和丹麦国家登记册的190万患者匿名记录上测试了该工具，结果显示其性能可与或超越传统的单一疾病风险计算器。
德国癌症研究中心肿瘤学人工智能负责人莫里茨·格斯通教授称其为"理解人类健康和疾病进展的新方式的开始"。
与目前专注于单一病症的模型（如用于心血管疾病的Qrisk）不同，德尔菲-2M覆盖整个疾病谱系。它以基于时间的概率表达健康风险——类似于天气预报。例如，该系统不会预测降雨，而是可能估计十年内患糖尿病的概率为40%。
欧洲分子生物学实验室临时执行主任伊万·伯尼表示，该工具可能在几年内投入临床使用。他设想了一个未来：患者拜访全科医生时，不仅能获得一个风险评分，还能得到可能健康结果的路线图：
"这是你未来面临的四大主要风险，而这些是你能改变它们的两种方法。"
该工具对医疗保健的潜在影响巨大。通过预测疾病轨迹，临床医生可以更早干预，量身定制建议和治疗以预防疾病，而不仅仅是在疾病发生后做出反应。对于压力重重的公共卫生系统而言，这种预测能力可能节省数十亿美元并重塑长期规划。
但也有更深层的含义。如果算法能够绘制个人数十年后的健康状况，谁来控制这些信息？尽管德尔菲-2M是基于匿名数据训练的，但人们仍担忧预测性健康模型可能被保险公司、雇主或政府商业化——甚至武器化。
研究人员强调，该工具提供的是概率而非确定性。与天气预报类似，该系统提供的是情景而非固定结果。即便如此，AI告诉人们最可能生病——甚至死亡——的时间这一想法，既引发了人们的兴趣，也带来了不安。
目前，德尔菲-2M团队强调其医疗机会。通过模拟人群中的疾病进程，该系统可以模拟长达20年后的"合成未来健康轨迹"。他们认为，这将为政策制定者和医生提供一个强大的视角，观察慢性疾病日益加重的负担。
"像我们这样的生成模型有朝一日可以帮助大规模个性化护理并预见医疗保健需求，"格斯通说。
这种未来是引领更健康的生活，还是开启医疗监控的新时代，仍是一个开放性问题。但德尔菲-2M标志着人工智能系统向前迈出的显著一步——它们不仅治疗疾病，还能预测疾病。
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