《自然》杂志17日刊登的一项研究成果称，一个全新的人工智能（AI）模型问世，它能预测人一生中健康的变化趋势。这一工具有助于医生和健康规划者更好地理解和应对个性化健康需求。

　　大多数人一生中会不止一次生病，但预测不同疾病（如心血管疾病与癌症）如何互相影响是个难题。医疗决策日益依赖于根据病史预测个体健康演变趋势。AI通过分析患者记录的大数据集，为识别疾病进展模式提供了强大工具。但这些模型的全部潜力仍未得到充分发掘，尤其在人群规模上。

　　此次，来自德国癌症中心DKFZ的研究团队创造了一个AI模型——Delphi-2M，用于识别特定疾病相对于患者记录中其他事件（如生活方式因素和其他健康状况）何时发生。该模型利用英国40万人的健康数据训练，使用丹麦近200万人的数据进行了测试。他们发现，Delphi-2M基于个人医疗史，预测了超过1000种疾病的发生率，准确性接近或好于现有工具，而现有工具大多仅能各自预测极少数疾病。该模型还能模拟未来长达20年健康变化的可能路径，并产生合成数据，在保护隐私的同时能用于训练其他AI模型。

　　该方法有望帮助识别高疾病风险的人，指导筛查计划，支持医疗服务的长期规划。未来版本可能会包含更多健康信息类型，并帮助改进个性化诊疗。但科学家指出，该模型会反映出训练数据中的偏见，其预测在进一步测试之前不应被用于直接医疗决策。