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      20年后你會患上哪些疾病?AI預(yù)測超1000種疾病患病風(fēng)險,助力預(yù)防

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      編輯丨coisini

      古籍云:「上醫(yī)治未病」,意思是醫(yī)術(shù)最高明的醫(yī)生擅長預(yù)防疾病。在綜合評估個人健康風(fēng)險狀態(tài)的基礎(chǔ)上,一些疾病可以通過一定的防治干預(yù)手段來阻斷發(fā)展。

      現(xiàn)在,人工智能(AI)可以為人類預(yù)測疾病風(fēng)險了!

      來自德國癌癥研究中心(DKFZ)、歐洲分子生物學(xué)實驗室(EMBL)、哥本哈根大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊開發(fā)了一款新型 AI 工具 ——Delphi-2M,可以預(yù)測一個人罹患 1000 多種疾病的風(fēng)險,在某些情況下甚至可以提前幾十年預(yù)測。

      研究論文以《Learning the natural history of human disease with generative transformers》為題發(fā)表在《Nature》上。



      論文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-025-09529-3

      Delphi-2M

      關(guān)于疾病預(yù)測,現(xiàn)有算法大多針對特定疾病,而對多重疾病建模仍是一個難題。根據(jù)國際疾病分類第十版(ICD-10)編碼系統(tǒng),人類疾病譜包含超過 1000 種頂層診斷分類。

      除診斷數(shù)量龐大外,多重疾病建模挑戰(zhàn)還包括:對既往事件間時間依賴性的建模、整合預(yù)后相關(guān)多元數(shù)據(jù)等。

      研究團(tuán)隊通過改進(jìn) GPT(生成式預(yù)訓(xùn)練 transformer)架構(gòu),構(gòu)建了能夠模擬人類疾病進(jìn)展的模型 ——Delphi-2M。該模型基于 40 萬英國生物銀行參與者的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,并使用超大規(guī)模外部數(shù)據(jù)(參數(shù)未調(diào)整)進(jìn)行驗證。



      根據(jù)個體既往病史,Delphi-2M 能夠預(yù)測 1000 多種疾病的發(fā)病率,并且準(zhǔn)確度與現(xiàn)有單病種模型相當(dāng)。



      Delphi-2M 還可為個體提供長達(dá) 20 年的潛在疾病風(fēng)險估計,利用健康記錄和生活方式因素來估算其未來 20 年內(nèi)罹患癌癥、皮膚病和免疫系統(tǒng)疾病等疾病的可能性。



      研究團(tuán)隊還從可解釋 AI 的角度對 Delphi-2M 預(yù)測的內(nèi)在邏輯進(jìn)行了分析:



      值得一提的是,基于 Transformer 的架構(gòu)讓 Delphi-2M 能夠相對簡便地整合附加數(shù)據(jù)層,即時納入更多生活方式數(shù)據(jù)、自報健康狀況、處方記錄、檢測指標(biāo)等等。

      總體而言,Delphi-2M 展現(xiàn)出卓越的適應(yīng)性,既能勝任預(yù)測性和生成性健康任務(wù),又可應(yīng)用于人群級數(shù)據(jù)集,揭示疾病事件間的時間依賴性。

      外部驗證

      為了評估 Delphi-2M 模型在未知人群中的泛化能力,研究團(tuán)隊直接遷移了基于英國生物銀行數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的 Delphi-2M 模型權(quán)重,在超大規(guī)模外部數(shù)據(jù)上進(jìn)行了驗證評估,未進(jìn)行任何重訓(xùn)練或參數(shù)調(diào)整。

      結(jié)果顯示:模型平均 AUC 值為 0.67(標(biāo)準(zhǔn)差 0.09),略低于在英國生物銀行數(shù)據(jù)縱向測試中的表現(xiàn)(0.69,標(biāo)準(zhǔn)差 0.09)。雖然準(zhǔn)確度略有下降,但 Delphi-2M 能準(zhǔn)確反映多重病癥的真實演變規(guī)律。



      但研究團(tuán)隊坦言:Delphi-2M 還存在一些局限性,例如,健康數(shù)據(jù)源的多樣性影響了模型預(yù)測。

      總的來說,Delphi-2M 有望增強(qiáng)個性化健康風(fēng)險認(rèn)知,為精準(zhǔn)醫(yī)療方法提供依據(jù)。不過,使用 AI 模型進(jìn)行推斷預(yù)測時需保持審慎,此類模型更適合作為現(xiàn)有診斷流程的補(bǔ)充工具而非替代方案。

      感興趣的讀者可以閱讀論文原文,了解更多研究內(nèi)容。

      參考內(nèi)容:https://www.nature.com/articles/d41586-025-02993-x

      特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。

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