科学家开发出一种新型生成式AI工具Delphi-2M，可预测个人超过1000种疾病的潜在风险，并提前十年预测健康变化。

该工具由欧洲分子生物学实验室（EMBL）、德国癌症研究中心和哥本哈根大学联合开发，其算法概念类似于大语言模型，是迄今为止生成式AI在大规模模拟人类疾病发展方面最全面的应用之一。

Delphi-2M通过分析患者病史中的医疗事件，如疾病诊断时间，并结合年龄、性别、肥胖、吸烟和饮酒等生活方式因素，评估个体是否以及何时可能患上癌症、糖尿病、心脏病、呼吸系统疾病等多种疾病。

模型使用英国生物库40万人和丹麦国家患者登记处190万人的匿名数据进行训练和测试，健康风险以随时间变化的概率形式呈现。

研究显示，Delphi-2M在预测准确性上与现有单病模型相当，但能同时覆盖更多疾病类型并预测更长期的健康轨迹，最长可达20年。

EMBL-EBI工作人员Tomas Fitzgerald表示，医疗事件存在规律性，该AI模型能够学习这些规律并预测未来健康状况。

EMBL临时执行主任Ewan Birney指出，未来医生可利用此类工具向患者提供主要健康风险及干预建议，实现个性化预防。

德国癌症研究中心Moritz Gerstung教授认为，该技术标志着理解人类疾病发展的新起点，有望推动个性化医疗和大规模医疗需求预测。

相关研究成果已发表于《自然》杂志。

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