醫療新時代！新研究：AI可提前數年預測「逾1000種疾病」

由英國、丹麥、德國與瑞士的研究機構組成的團隊，在《自然》（Nature）期刊發表的論文中指出，這款名為Delphi-2M的AI系統能夠「提前數年預測超過1000種疾病的發病率」。德國癌症研究中心的AI專家格爾斯通（Moritz Gerstung）表示，理解一連串的醫療診斷「有點像學習一段文字的語法」，Delphi-2M能夠學習醫療數據的模式、前後診斷的順序與組合，使其能進行「非常有意義且與健康高度相關的預測」。

研究人員以英國「人體生物資料庫」（UK Biobank）的資料進行訓練。這是1個涵蓋約50萬名參與者的大型生物醫學研究資料庫。

這套AI模型採用的神經網路架構，是所謂的「transformer」（即ChatGPT裡的「T」），這種架構最著名的應用，就是處理語言相關任務，例如聊天機器人以及各種仿效或競爭產品。格爾斯通展示的圖表顯示，該AI模型可以比單純依照年齡或其他因素，更精準地識別哪些人心臟病發作的風險高或低。

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研究團隊透過丹麥公共醫療資料庫近200萬人的數據，來驗證Delphi-2M的表現。但格爾斯通與團隊其他成員強調，Delphi-2M仍需進一步測試，目前尚未準備好用於臨床。「歐洲分子生物學實驗室」（European Molecular Biology Laboratory）的共同作者費茲傑羅（Tom Fitzgerald）則認為，在更大範圍內，這類工具還能協助「在負荷沉重的醫療體系中優化資源配置」。

目前，許多國家的醫師已使用電腦工具預測疾病風險，例如英國家庭醫師使用的 QRISK3系統，用來評估心臟病或中風的風險。與此不同的是，Delphi-2M「能夠同時處理所有疾病，並能拉長至長期的預測」。