想象一下,在不久的将来,人工智能模型能像天气预报一样预测自己的健康状况——比如帮你预警心脏病的发生或者提示癌症风险,提醒你提早数年开始预防。这正是欧洲分子生物学实验室的科学家在探索的一类全新“健康预报”系统,它的出现或能够帮助个体提前干预疾病发生,降低社会的总体医疗负担。
根据发表于《自然》杂志的全新论文,这种人工智能模型是使用类似于大型语言模型 (LLM) 中的算法概念定制构建的。它基于来自英国生物样本库的约40万名患者的数据进行训练。测试中,它可以预测1000多种疾病的风险和发病时间,并预估个体在未来20年的潜在疾病负担。
当下,我们熟知的ChatGPT、DeepSeek等大型语言模型正在改变文本生成领域的格局。它们将语言视为一系列碎片,通过分析前文所有碎片之间的关系,逐字生成后续内容,最终产生符合语境、甚至与人类对话无异的文本。而大型健康模型要做的就是将海量的健康数据当作这些碎片,预测后续事件的展开。
在这项前沿研究中,研究者将该模型命名为Delphi-2M。它基于一种Transformer架构,并针对健康数据的特点进行了关键性改造。Delphi-2M会将个体的健康轨迹转化为一个