新型AI工具可预测癌症及1000多种疾病风险——德尔菲-2M亮相This new AI tool can predict your risk of cancer and 1,000+ diseases — meet Delphi-2M

环球医讯 / AI与医疗健康来源:tech.yahoo.com美国 - 英语2025-09-22 19:03:40 - 阅读时长3分钟 - 1096字
研究人员开发出名为德尔菲-2M的AI模型,基于英国和丹麦近230万人的匿名健康数据训练,能精准预测1000多种疾病的发病风险及时间点。该工具采用生成式人工智能技术模拟数十年健康轨迹,预测疾病序列与睡眠模式等健康影响因素,英国数据集测试中平均准确率达0.76 AUC。尽管存在丹麦数据适用性下降及训练数据偏差等局限,但其作为公共卫生规划工具可识别未来高发疾病趋势,同时为个体提供预防性保健建议,标志着AI引导的早期健康干预迈出关键一步,有望与现有健康计算器协同为医患提供个性化风险地图。
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新型AI工具可预测癌症及1000多种疾病风险——德尔菲-2M亮相

一组研究人员推出了一款AI模型,能够预测个人罹患1000多种疾病的可能性,甚至能估算这些疾病可能发作的时间点。本周发表在《自然》杂志上的这款AI代号为德尔菲-2M,其训练数据源自英国和丹麦近230万人的匿名健康信息。这标志着迄今为止规模最大的尝试之一——利用生成式人工智能绘制人类健康未来图景。

与仅覆盖特定病症(如心脏病、糖尿病)的传统健康计算器不同,德尔菲-2M采取整体化方法。这意味着该AI工具实际模拟数十年间健康可能的发展轨迹,预测包括疾病发作、睡眠模式及其他健康影响因素在内的并发症序列。

德尔菲-2M的工作原理

该工具基于ChatGPT等聊天机器人的底层技术构建,但与大型语言模型不同,德尔菲-2M专为处理医疗史而非文本设计。每个诊断结果、人口统计细节或生活方式因素均被编码为"标记",使AI能以语言模型预测并生成下一个单词的方式分析疾病进展。

关键输入包括:

  • 年龄与性别
  • 覆盖1000多种病症的既往诊断记录
  • BMI指数、吸烟和饮酒等生活方式因素

利用这些关键但相对基础的信息,该模型可同时预测患者可能面临的下一个疾病及其发作时间。在测试中,其在英国数据集数百种疾病上的平均准确率(AUC)达0.76;鉴于人类健康的复杂性,这一结果相当显著。

成果与局限

研究表明,当要求德尔菲-2M为60岁人群生成合成健康预测时,其十年后的预测结果与实际人群健康状况高度吻合。这暗示它可能成为公共卫生规划的有力工具,例如识别未来世代中可能激增的疾病类型。

与其他AI技术一样,该模型存在局限。应用于丹麦数据时准确率下降,表明其跨人群适用性不均。此外如同所有预测型AI,该模型会反映训练数据集的偏差。例如英国生物银行数据偏向更富裕、更健康的人群,可能导致对弱势群体风险评估失真。

可信度评估

必须牢记:人类监督绝对必要,AI无法替代医生。正因如此,研究人员强调德尔菲-2M目前并非诊断工具。他们更倾向于将其视为可检测总体风险并规划预防性保健的预测引擎——预测72岁时癌症高风险并不意味着必然发生,仅表示您与训练数据中患病人群特征相似。

尽管如此,其潜力令人瞩目。未来可能出现更多类似德尔菲-2M的AI模型,与现有健康计算器协同工作,为患者和医生提供更个性化的未来风险路线图,甚至提出可操作的步骤以延缓或预防疾病。

核心启示

虽然仍处于研究阶段,AI引导医学的前景引发诸多思考:让ChatGPT或Claude编写代码的同种生成技术,能否同样预测疾病?德尔菲-2M暗示着这样的未来——医生将利用AI扫描您潜在数十年的健康历程,助您在症状显现前很久就采取预防措施。

【全文结束】

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