科学家训练人工智能提前数年预测 1,000 多种疾病

科学家说周三，他们创建了一个能够提前几年预测医疗诊断的人工智能模型，该模型建立在 ChatGPT 等消费者聊天机器人背后的相同技术之上。

来自英国、丹麦、德国和瑞士机构的团队根据患者的病史，Delphi-2M 人工智能“预测未来 1,000 多种疾病的发生率”写在发表在该杂志上的一篇论文中自然界.

研究人员根据英国生物样本库的数据训练了该模型，该数据库是一个大型生物医学研究数据库，其中包含约 50 万参与者的详细信息。

相关：越来越多的人冒着聊天机器人的医疗建议的风险。原因如下。

基于所谓的“transformer”架构（“ChatGPT”中的“T”）的神经网络最著名的是处理基于语言的任务，就像聊天机器人及其许多模仿者和竞争对手一样。

但理解一系列医学诊断“有点像学习文本中的语法”，德语癌症研究中心人工智能专家莫里茨·格斯通告诉记者。

他说，Delphi-2M“学习医疗保健数据中的模式、先行诊断、它们发生的组合以及连续的模式”，从而实现“非常有意义且与健康相关的预测”。

Gerstung 提供的图表表明，人工智能可以挑出心脏病发作风险远高于或低于其年龄和其他因素预测的人。

团队验证通过对照丹麦公共卫生数据库中近 200 万人的数据对其进行测试来测试 Delphi-2M 的性能。

但 Gerstung 和其他团队成员强调，Delphi-2M 工具需要进一步测试尚未准备好用于临床。

“这距离改善医疗保健还有很长的路要走，因为作者承认（英国和丹麦）数据集在年龄、种族和当前的医疗保健结果方面都存在偏差，”英国工程技术学会研究员、卫生技术研究员彼得·班尼斯特评论道。

但在未来像 Delphi-2M 这样的系统可以帮助“指导监测和可能的早期临床干预，以有效地使用预防性药物”，Gerstung 说。

欧洲分子生物学实验室的合著者汤姆·菲茨杰拉德 （Tom Fitzgerald） 说，在更大范围内，此类工具可以帮助“优化整个紧张的医疗保健系统的资源”。

许多国家的医生已经使用计算机工具来预测疾病风险，例如英国家庭医生用来评估心脏病发作或中风危险的 QRISK3 程序。

相比之下，Delphi-2M“可以在很长一段时间内同时治疗所有疾病”，合著者伊万·伯尼（Ewan Birney）说。

伦敦国王学院专门研究医学人工智能的教授古斯塔沃·苏德雷 （Gustavo Sudre） 评论说，这项研究“看起来是朝着可扩展、可解释且最重要的是对道德负责的预测建模迈出的重要一步”。

“可解释”或“可解释”的人工智能是该领域的首要研究目标之一，因为许多大型人工智能模型的完整内部工作原理目前甚至对其创建者来说仍然是神秘的。

©法新社

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