用人工智能辅助看病已经不新鲜，但未来，它可能做得更多。

　　英国《卫报》9月17日刊登的文章说，科学家研发出一款全新的人工智能工具，能够预测个人患上1000多种疾病的风险，并可提前十年甚至二十年预测健康变化。

　　这款名为Delphi-2M的生成式人工智能由欧洲分子生物学实验室（EMBL）、德国癌症研究中心以及丹麦哥本哈根大学联合开发，采用与大型语言模型类似的算法理念。这一研究成果已发表于《自然》杂志，被认为是迄今最全面的研究之一，展示了生成式人工智能在这一领域的潜力。

　　学习“医疗事件”预测健康

　　欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）科学家托马斯·菲茨杰拉德说：“医疗事件往往会遵循一定的规律，我们的AI模型会学习这些规律，预测未来的健康结果。”

　　Delphi-2M通过分析患者病史中的确诊信息，结合其年龄、性别和生活方式（如肥胖、吸烟、饮酒），来进行评估。可用于评估患者是否会、何时会出现癌症、糖尿病、心脏病、呼吸系统疾病等。

　　《卫报》报道截图

　　此外，这一生成式人工智能还会利用匿名化的病历数据，来预测未来趋势。研究团队在英国生物样本库40万人的数据和丹麦国家病人登记库190万人的数据上对其进行训练和测试。预测方式类似天气预报的概率，例如“未来一周有70%下雨概率”。

　　应用前景

　　欧洲分子生物学实验室临时执行主任伊万·伯尼表示，在未来几年，患者可能就此受益，“医生借助工具就能告诉患者：你未来可能面临四个主要风险，有两件事现在可以改变结果。减肥和戒烟可能是普遍建议，但针对某些疾病，AI还能给出更具体的措施。”

　　相比现有的单病种工具（如预测心脏病和中风风险的方法），Delphi-2M 的优势在于——可以同时预测上千种疾病，并覆盖更长时间跨度。

　　长期预测与个性化医疗

　　研究团队指出，Delphi-2M能够在考虑个人病史的情况下，预测1000多种疾病，其准确性可与单病种模型相媲美。凭借生成式特性，它还能模拟未来健康轨迹，提供长达20年的潜在疾病评估。

　　《卫报》报道截图

　　德国癌症研究中心肿瘤学AI部门负责人莫里茨·格斯通教授表示，这项研究代表了一种理解健康与疾病发展的全新方式。“未来，这类生成式模型有望帮助实现个性化医疗，并可以在大规模层面上预测医疗需求。”