一项突破性的人工智能新工具因其预测多种疾病发展进程的能力正引发广泛关注。据《自然》科学期刊最新研究报告显示，该系统通过分析个人医疗记录，可预测超过1000种不同疾病的发病风险。研究人员将此工具命名为Delphi 2M，其训练数据涵盖英国40多万人的健康信息，并通过近200万丹麦人的医疗记录进行验证。该AI工具甚至能够预测未来20年可能出现的健康问题，被专家称为疾病预测领域的重大突破。
当被问及该生成式变换器模型与ChatGPT等AI机器人的共同时，研究人员解释道："我们欧洲生物信息研究所团队与德国癌症研究中心的同事在生成式变换器模型方面取得了创新突破，使我们能够以建模方式预测大规模人群的疾病发生时间。这类模型与ChatGPT技术原理相似，关键区别在于我们通过年龄编码时间维度，使模型既能学习个体疾病发展轨迹中'最可能发生什么'，也能判断'特定疾病风险在人生哪个阶段可能上升'——这对医疗数据分析至关重要。"
针对隐私保护问题，特别是未来可能因疾病风险预测而被拒保的担忧，研究人员强调："当前模型尚未达到临床应用标准，需经过更多测试评估和政策审查。预计5至10年后才可能在医疗环境中投入使用。最直接的应用场景是早期预警系统，临床医生可通过个体层面的竞争风险分析，做出更精准及时的诊断，从而提升个人健康管理水平。"
在疾病预测准确性方面，研究显示心脏病是该模型预测效果最显著的疾病类别，且长期预测准确性保持稳定。研究人员特别指出："死亡风险预测是另一项突出能力，短期死亡率预测尤为精准。随着年龄增长或健康状况恶化，多重健康因素会累积显现，这使模型能够准确评估个体的临终风险。"
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