科学家表示，人工智能(AI)能够预测人们未来十年的健康问题。该技术已学会识别人们医疗记录中的模式，以计算他们患1000多种疾病的风险。
研究人员表示，这就像天气预报预测70%的降雨概率——但应用于人类健康。他们的愿景是利用这一AI模型识别高风险患者以预防疾病，并帮助医院提前数年了解所在地区的医疗需求。
该模型——称为Delphi-2M——使用与知名AI聊天机器人(如ChatGPT)类似的技术。AI聊天机器人经过训练以理解语言模式，从而预测句子中的单词序列。Delphi-2M则经过训练以在匿名医疗记录中发现模式，从而预测接下来会发生什么以及何时发生。它不会预测确切日期，如10月1日的心脏病发作，而是估计1231种疾病的发病可能性。"因此，就像天气预报中我们可以说有70%的降雨概率一样，我们也可以为医疗保健做同样的事情，"欧洲分子生物学实验室临时执行主任Ewan Birney教授告诉我。
"我们不仅可以针对一种疾病这样做，还可以同时针对所有疾病——这是我们以前从未能够做到的。我对此感到非常兴奋，"他说道。该AI模型最初使用匿名的英国数据开发，这些数据包括住院记录、全科医生记录和吸烟等生活习惯，来自英国生物银行研究项目的40多万人。该模型随后通过使用其他生物银行参与者的数据进行测试，然后用丹麦190万人的医疗记录进行验证。"在丹麦表现很好，真的很好，"Birney教授说。"如果我们的模型显示未来一年有十分之一的患病风险，结果确实似乎就是十分之一。"该模型在预测2型糖尿病、心脏病发作和败血症等具有明确疾病进程的疾病方面表现最佳，而非感染等更随机的事件。
如何利用这些结果？
人们已经根据心脏病发作或中风风险计算结果获得降低胆固醇的他汀类药物。该AI工具尚未准备好用于临床，但计划以类似方式使用它，在有机会早期干预和预防疾病时识别高风险患者。这可能包括药物或特定的生活方式建议——例如，可能发展为某些肝脏疾病的人比一般人群更受益于减少酒精摄入。
该人工智能还可以帮助指导疾病筛查计划，并分析一个地区的所有医疗记录以预测需求——例如，2030年诺里奇将发生多少次心脏病发作，以帮助规划资源。
"这是理解人类健康和疾病进程的一种新方式的开始，"德国癌症研究中心(DKFZ)肿瘤学AI部门负责人Moritz Gerstung教授表示。他补充说："像我们这样的生成模型有朝一日可以帮助大规模个性化护理并预测医疗需求。"该AI模型在《自然》科学期刊上有描述，在临床使用前需要进一步完善和测试。
由于该模型基于主要来自40至70岁人群的英国生物银行数据构建，而非整个人群，因此也存在潜在的偏差。
该模型目前正在升级，以纳入更多医疗数据，如影像学、遗传学和血液分析。但Birney教授表示："需要强调的是，这是研究——在使用前，一切都需要经过测试、良好监管和深思熟虑，但这项技术已经能够做出这类预测。"
他预计该技术将遵循基因组学在医疗保健中使用的类似路径，从科学家对技术充满信心到医疗保健能够常规使用它，这一过程花了十年时间。
该研究由欧洲分子生物学实验室、德国癌症研究中心(DKFZ)和哥本哈根大学合作完成。伦敦国王学院的神经影像和AI研究员Gustavo Sudre教授评论道："这项研究看起来是迈向可扩展、可解释且——最重要的是——符合伦理责任的医疗预测建模的重要一步。"
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