科技日報記者 張夢然
《自然》雜志17日刊登的一項研究成果稱，一個全新的人工智能（AI）模型問世，它能預測人一生中健康的變化趨勢。這一工具有助于醫生和健康規劃者更好地理解和應對個性化健康需求。
大多數人一生中會生不止一次病，但預測不同疾病（如心血管疾病與癌癥）如何互相影響是個難題。醫療決策日益依賴于根據病史預測個體健康演變趨勢。AI通過分析患者記錄的大數據集，為識別疾病進展模式提供了強大工具。但這些模型的全部潛力仍未得到充分發掘，尤其在人群規模上。
此次，來自德國癌癥中心DKFZ的研究團隊創造了一個AI模型——Delphi-2M，用于識別特定疾病相對于患者記錄中其他事件（如生活方式因素和其他健康狀況）何時發生。該模型利用英國40萬人的健康數據訓練，使用丹麥近200萬人的數據進行了測試。他們發現，Delphi-2M基于個人醫療史，預測了超過1000種疾病的發生率，準確性接近或好于現有工具，而現有工具大多僅能各自預測極少數疾病。該模型還能模擬未來長達20年健康變化的可能路徑，并產生合成數據，在保護隱私的同時能用于訓練其他AI模型。
該方法有望幫助識別高疾病風險的人，指導篩查計劃，支持醫療服務的長期規劃。未來版本可能會包含更多健康信息類型，并幫助改進個性化診療。但科學家指出，該模型會反映出訓練數據中的偏見，其預測在進一步測試之前不應被用于直接醫療決策。
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