像天氣預報一樣預告“身體健康”情況，正逐漸成為現(xiàn)實。
疾病預測大模型不是什么新鮮事物，例如心臟病發(fā)作或中風的QRISK3、
過去的疾病預測大模型大多數(shù)只能估計某種特定疾病的風險，醫(yī)療專業(yè)人員必須運行數(shù)十個才能提供全面的答案。
這些規(guī)律涉及方方面面，從過去的診斷結果到生活方式因素，如吸煙、飲酒以及身體質量指數(shù)（BMI）。
研究團隊對生成式預訓練變換器（GPT）這種大型語言模型（LLM）進行了修改，讓AI從大量健康記錄語料庫中學習疾病進展模式來完成預測。
值得注意的是，該公司在預測死亡率方面尤為出色，預測準確性（AUC）達到了幾乎令人難以置信的0.97。
目前，該模型仍需進一步驗證，尚未準備應用于臨床。研發(fā)人員提醒，所使用的數(shù)據(jù)集并不具有完全的代表性，存在與年齡、種族和醫(yī)療保健獲取相關的偏差。
但他們對 Delphi-2M 的長期潛力持樂觀態(tài)度，期待該工具能指導更加個性化的監(jiān)測和早期干預，有效地推動人類走向預防醫(yī)學。
除了該模型外，還有不少研究機構與企業(yè)在嘗試用AI預測疾病。
跨國藥企阿斯利康去年在Nature子刊上發(fā)布了疾病預測AI開源模型MILTON，該模型分析了以67種數(shù)量性狀（包括血液化學、尿液分析等），針對3000多種疾病建立預測模型。
結果顯示，AI-MILTON系統(tǒng)在預測121種疾病方面表現(xiàn)卓越，對其他1091種疾病的預測能力也非常強，甚至超過一般的初級保健醫(yī)生水平。
復旦大學團隊在年初也研發(fā)了一套“人類健康與疾病蛋白質組圖譜”，通過AI算法的輔助，醫(yī)生只需通過簡單的血漿蛋白組檢測，就能提前診斷和預測包含心臟病、糖尿病、阿爾茨海默病等上百種疾病的患病風險。
在專病領域，美國約翰·霍普金斯大學有多模態(tài) AI 模型MAARS，可以通過分析多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)來預測肥厚型心肌病（HCM）患者的室性心律失常死亡，準確率高達89%。
中國團隊開發(fā)了多模態(tài)集成 AI 模型LUCID，通過多模態(tài)臨床信息整合，實現(xiàn)了肺癌分子表型分析及預后預測。
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