新的人工智慧工具可預測您罹患 1000 多種疾病的風險：展望醫療保健的未來及其潛在影響

一個研究團隊發布了一種人工智慧模型，該模型可以預測一個人患有1000多種疾病的可能性，甚至可以估算這些疾病何時可能出現。此模型代號為Delphi-2M，本週發表在《自然》雜誌。它利用來自英國和丹麥近2.3萬人的匿名健康數據進行訓練。這是迄今為止利用生成式人工智慧預測人類健康未來規模最大的嘗試之一。

與僅涵蓋特定疾病（例如心臟病和糖尿病）的傳統健康計算器不同，Delphi-2M 採用整體方法。這意味著這款人工智慧工具可以模擬您未來數十年的潛在健康軌跡，預測併發症的發生順序，包括疾病、睡眠模式以及其他影響健康的因素。

Delphi-2M 如何運作？

Delphi-2M 採用與聊天機器人相同的技術，例如 ChatGPT但它與
大型語言模型 (LLM) 旨在處理醫療記錄，而不是文字。每個診斷、人口統計細節或生活方式因素都被編碼為一個“標記”，使 AI 能夠以與語言模型預測和編寫下一個單字相同的方式分析疾病進展。

關鍵輸入包括：

• 年齡和性別
• 既往診斷病例超過1000例
• 生活方式因素，例如體重指數、吸煙和飲酒

利用這些至關重要但略顯基礎的訊息，該模型可以預測患者可能患上的下一種疾病以及該疾病發生的時間範圍。在測試中，該模型在英國數據集的數百種疾病中實現了 0.76 的平均準確率 (AUC)——考慮到人類健康的複雜性，這是一個非常強勁的成果。

有結果，但也有一些警告。

研究指出，當研究人員使用 Delphi-2M 為 60 歲族群產生綜合健康預測時，其預測結果與十年後的人口水準結果非常接近。這表明它可以成為公共衛生規劃的有力工具，例如識別可能在未來幾代人中傳播的疾病。

與任何人工智慧一樣，這項技術並非完美無缺，也存在一些問題。應用於丹麥數據時，準確率有所下降，這表明該模型在整個人群中的可靠性並不相同。此外，與所有預測性人工智慧一樣，該模型也反映了其訓練資料集中存在的偏差。例如，英國生物樣本庫的數據偏向於富裕和健康的參與者，這可能會扭曲代表性不足群體的風險評估。

它值得信賴嗎？

重要的是要記住，人類監督絕對必要，AI 無法取代人類醫生。因此，研究人員提醒，Delphi-2M 並非診斷工具，至少目前還不是。相反，研究人員將其視為有用的預測引擎，可以檢測一般風險並規劃預防性護理。預測您在 72 歲時患癌症的風險較高並不意味著它一定會發生，而只是意味著您與開發該模型的訓練資料中的人相似。

然而，未來的可能性是驚人的。像 Delphi-2M 這樣的人工智慧模型可以與現有的健康計算器並存，為患者和醫生提供更個人化的未來風險路線圖，甚至能提供延緩或預防疾病的可行步驟。

結論

儘管人工智慧輔助醫療仍處於研究階段，但它引發了許多問題。用於編寫程式碼的ChatGPT或Cloud所採用的生成技術，是否也能預測疾病？

Delphi-2M模型預示著未來，你的醫生可能會利用人工智慧掃描你未來幾十年的潛在健康歷程，幫助你在任何症狀出現之前很久就採取預防措施。