一种正在利用英格兰5700万人的匿名数据进行训练的人工智能模型据称能够预测未来的健康风险，并有助于改善医疗服务。这一人工智能模型被称为“Foresight”，目前正在由伦敦大学学院（UCL）和国王学院（KCL）的研究人员进行试点研究。该模型采用了类似于ChatGPT的生成式人工智能（GenAI）方法。
研究人员希望，这种全国性的预测性医疗方法能够识别出高风险人群，为早期干预打开窗口，从而挽救生命。这符合英国国民健康服务体系（NHS）在疾病预防方面的重点改革，同时将护理从医院转移到社区，并采用数字技术。
这也与英国政府上个月宣布的6亿英镑（7.64亿美元）投资用于利用健康数据进行医学研究的目标相契合。
“人工智能模型的好坏取决于其训练数据的质量，”来自UCL的主要研究人员之一克里斯·汤姆林森博士评论道。“如果我们希望这个模型能够惠及所有患者和各种疾病，那么人工智能需要在训练过程中看到这些情况。”他补充说：“使用全国规模的数据可以代表英格兰人口的多样性，特别是少数群体和罕见病，这些群体往往被排除在研究之外。”
最终，研究人员希望Foresight能够预测住院、心脏病发作或新疾病诊断。他们认为这是首次在国家层面上用健康数据训练人工智能模型。
用于训练人工智能的数据包括疫苗接种记录、全科医生就诊、医院入院和急诊科就诊记录，这些数据通过NHS England的安全数据环境（SDE）提供，以确保患者隐私，并且只能在NHS计算机系统上运行。
牛津大学互联网研究所（OII）的高级研究员卢克·罗彻博士对这些隐私措施表示欢迎，但他也警告说：“正是这些丰富的数据使它们对于人工智能非常有价值，但也使得数据难以匿名化。”他说：“这些模型应该在NHS的严格控制下安全使用。”
与此同时，利物浦大学的高级讲师瓦比·埃尔-布里博士表示，尽管这类数据对于改善英国的健康结果至关重要，但“开发这些人工智能模型需要高质量的数据。”他补充说：“与NHS数据合作的研究人员会知道，数据质量往往很差，存在大量缺失数据或错误报告的情况。”他还警告说：“NHS数据不适合用于预防，因为当有人访问NHS时，通常是因为已经出现了问题。”
参与该项目的另一位研究人员、KCL的理查德·多布森教授承认，目前试点中的数据“广泛但浅薄，最终我们希望能够利用Foresight背后的专家和人工智能平台，包括更丰富的信息来源，如临床医生的笔记或检查结果，例如血液检测和扫描结果，如果这些数据可用的话。”
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