像天氣預(yù)報(bào)一樣預(yù)告“身體健康”情況，正逐漸成為現(xiàn)實(shí)。
疾病預(yù)測(cè)大模型不是什么新鮮事物，例如心臟病發(fā)作或中風(fēng)的QRISK3、
過(guò)去的疾病預(yù)測(cè)大模型大多數(shù)只能估計(jì)某種特定疾病的風(fēng)險(xiǎn)，醫(yī)療專業(yè)人員必須運(yùn)行數(shù)十個(gè)才能提供全面的答案。
這些規(guī)律涉及方方面面，從過(guò)去的診斷結(jié)果到生活方式因素，如吸煙、飲酒以及身體質(zhì)量指數(shù)（BMI）。
研究團(tuán)隊(duì)對(duì)生成式預(yù)訓(xùn)練變換器（GPT）這種大型語(yǔ)言模型（LLM）進(jìn)行了修改，讓AI從大量健康記錄語(yǔ)料庫(kù)中學(xué)習(xí)疾病進(jìn)展模式來(lái)完成預(yù)測(cè)。
值得注意的是，該公司在預(yù)測(cè)死亡率方面尤為出色，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性（AUC）達(dá)到了幾乎令人難以置信的0.97。
目前，該模型仍需進(jìn)一步驗(yàn)證，尚未準(zhǔn)備應(yīng)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(guān)的偏差。
但他們對(duì) Delphi-2M 的長(zhǎng)期潛力持樂(lè)觀態(tài)度，期待該工具能指導(dǎo)更加個(gè)性化的監(jiān)測(cè)和早期干預(yù)，有效地推動(dòng)人類走向預(yù)防醫(yī)學(xué)。
除了該模型外，還有不少研究機(jī)構(gòu)與企業(yè)在嘗試用AI預(yù)測(cè)疾病。
跨國(guó)藥企阿斯利康去年在Nature子刊上發(fā)布了疾病預(yù)測(cè)AI開(kāi)源模型MILTON，該模型分析了以67種數(shù)量性狀（包括血液化學(xué)、尿液分析等），針對(duì)3000多種疾病建立預(yù)測(cè)模型。
結(jié)果顯示，AI-MILTON系統(tǒng)在預(yù)測(cè)121種疾病方面表現(xiàn)卓越，對(duì)其他1091種疾病的預(yù)測(cè)能力也非常強(qiáng)，甚至超過(guò)一般的初級(jí)保健醫(yī)生水平。
復(fù)旦大學(xué)團(tuán)隊(duì)在年初也研發(fā)了一套“人類健康與疾病蛋白質(zhì)組圖譜”，通過(guò)AI算法的輔助，醫(yī)生只需通過(guò)簡(jiǎn)單的血漿蛋白組檢測(cè)，就能提前診斷和預(yù)測(cè)包含心臟病、糖尿病、阿爾茨海默病等上百種疾病的患病風(fēng)險(xiǎn)。
在專病領(lǐng)域，美國(guó)約翰·霍普金斯大學(xué)有多模態(tài) AI 模型MAARS，可以通過(guò)分析多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)肥厚型心肌病（HCM）患者的室性心律失常死亡，準(zhǔn)確率高達(dá)89%。
中國(guó)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了多模態(tài)集成 AI 模型LUCID，通過(guò)多模態(tài)臨床信息整合，實(shí)現(xiàn)了肺癌分子表型分析及預(yù)后預(yù)測(cè)。
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