一个国际研究团队近日在《自然》杂志发表成果，开发出一款名为Delphi-2M的人工智能工具，能够基于个人健康数据预测其在未来20年内罹患上千种疾病的风险。
该工具由德国癌症研究中心等机构研发，通过英国生物样本库中40万人的健康数据进行训练，综合考虑年龄、性别、体重指数、生活习惯及既往病史等因素，生成长期疾病风险预测。研究团队使用丹麦190万人的数据对其进行了校准测试。
结果显示，Delphi-2M在预测准确度上与传统针对单一疾病的人工智能工具相当或更优，并且优于依赖生物标志物进行多病风险预测的机器学习算法。研究人员同时指出，该工具目前所用训练数据来源较为单一，未来计划纳入更多国家数据以提升其普适性。
这一工具有助于医生识别高风险人群，从而推动早期预防与干预，但实际应用仍需结合临床评估与医学伦理考量。
