一個(gè)國(guó)際團(tuán)隊(duì)日前在英國(guó)《自然》雜志發(fā)表論文說(shuō)，他們開(kāi)發(fā)出的人工智能新工具可用于預(yù)測(cè)一個(gè)人在未來(lái)20年罹患多種疾病的風(fēng)險(xiǎn)，這有助于醫(yī)生識(shí)別高危人群，從而及早采取預(yù)防措施。

德國(guó)癌癥研究中心等機(jī)構(gòu)研究人員設(shè)計(jì)了這個(gè)名為Delphi-2M的人工智能工具，利用英國(guó)生物樣本庫(kù)中40萬(wàn)人的健康數(shù)據(jù)對(duì)它進(jìn)行訓(xùn)練，使它可根據(jù)一個(gè)人既往病史，以及年齡、性別、體重指數(shù)以及吸煙和飲酒等健康習(xí)慣因素，預(yù)測(cè)這個(gè)人在未來(lái)長(zhǎng)達(dá)20年的時(shí)間里罹患各種疾病的可能性，可預(yù)測(cè)的疾病種類(lèi)超過(guò)一千種。研究人員還使用丹麥190萬(wàn)人的數(shù)據(jù)對(duì)它進(jìn)行了校準(zhǔn)測(cè)試。

對(duì)Delphi-2M與已有類(lèi)似人工智能工具的比較結(jié)果顯示，它的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度與目前用于評(píng)估單一疾病風(fēng)險(xiǎn)的多種人工智能工具相比差不多或更好，并優(yōu)于一種使用生物標(biāo)志物來(lái)預(yù)測(cè)多種疾病風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

不過(guò)，研究人員也表示，這個(gè)人工智能工具還存在局限性，比如用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來(lái)源范圍較窄。他們計(jì)劃用來(lái)自更多國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)一步訓(xùn)練它，以擴(kuò)大其適用范圍。