科学家表示，他们已成功开发出一种新型人工智能（AI）工具，可预测人们罹患1000多种疾病的风险。
据周三发表在《自然》期刊上的研究显示，该模型能够预测患者是否会在正式诊断前十年以上发展出某些癌症、心脏病发作等疾病。
德国癌症研究中心（DKFZ）肿瘤学AI团队负责人莫里茨·格斯特伦在声明中表示：“这标志着理解人类健康和疾病进展的新方式的开始。”
研究人员称，随着AI技术深入医疗领域，这一新工具是迄今AI应用于患者健康管理的最大规模示例之一。
该模型使用来自英国40万人的匿名医疗数据进行训练，随后通过丹麦190万人的数据集进行验证测试。
模型通过学习识别随时间推移往往导致严重健康问题的模式——例如结合既往诊断记录和吸烟史，同时考量这些事件的先后顺序及间隔时间，从而预测患者罹患各类疾病的风险。
研究人员强调，模型的预测结果并不意味着患者必然发病，而是表明其风险水平较高，这类似于天气预报的预警机制。
研究团队指出，该模型对具有“一致进展模式”的疾病预测更为精准，例如特定类型的癌症、糖尿病、心脏病发作以及败血症等血液中毒症状；整体而言，模型在短期预测上比长期预测更可靠。
然而，对于心理健康问题、传染病和妊娠相关并发症等难以预判的健康问题，该模型的可靠性相对较低。
欧洲分子生物学实验室（EMBL）代理负责人伊万·伯尼表示，该模型证明了AI能够“学习人类长期健康规律，并据此生成有意义的预测”。
伯尼在声明中称此项成果是“迈向更个性化、预防性医疗方法的重要里程碑”。
欧洲分子生物学实验室（EMBL）与德国癌症研究中心（DKFZ）联合哥本哈根大学共同开发了该模型。
研究作者指出，该AI工具目前尚未达到临床应用标准，但已能帮助科研人员理解疾病演变规律，以及生活方式与医疗史如何影响健康风险。
不过，独立专家提醒，模型训练和测试所用的英国及丹麦数据集在年龄分布、种族构成和健康结果方面存在偏差，需开展更多研究以确保其能准确预测多样化人群的疾病风险。
研究人员表示，未来该工具有望协助医生在患者发病前识别高风险群体。
格斯特伦强调，该工具“最终可支持更早、更精准的针对性干预措施”。
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