歐洲科學家團隊開發了一個強大的新生成AI，可以預測個人患1,000多種疾病的風險，有時甚至會提前數十年。該模型名為Delphi-200m，為在2025年9月17日發表的一項自然研究中詳細介紹了2025年9月17日發表的自然研究中，通過分析了千年
全面的健康預測。它的創建者認為，它可以通過確定高危患者的早期干預並幫助計劃未來的醫療保健需求來改變預防醫學。
這標誌著個性化的，預測性的醫療保健邁出了重要一步。 The project was a major collaboration between the European Molecular Biology Laboratory (EMBL), the German Cancer Research Centre (DKFZ), and the University of Copenhagen.
建立在GPT體系結構上的健康甲骨文
delphi-200m建立在修改後的生成培訓預訓練的變壓器（GPT）體系結構上，這是AI Chatbots之類的基礎技術，例如ChatGpt。 Researchers trained the model on a vast, anonymized dataset from the UK Biobank, which contains health information from 400,000 participants.
Unlike standard LLMs that process words in sequence, Delphi-2M was adapted to handle the temporal nature of health data.它以對年齡的不斷理解代替離散的位置編碼，並增加了第二個輸出，不僅可以預測 *可能發生的疾病，而且還可以預測 *。
AI將患者的整個病史處理為一系列事件。它考慮了診斷，時間和個人因素，例如年齡，性別，BMI以及諸如吸煙或飲酒之類的習慣。
這使其能夠學習導致未來健康結果的複雜因素。
確保該模型的穩健性，其預測是完全獨立的數據級的:DANISH
從單一疾病的得分到整體預測
當前的臨床工具，例如對心髒病的qrisk分數，例如，posect for the tym posect ty posent ty possig by possig by ty Singles a Singles。同時有1,000個疾病。這種整體方法為一個人的未來健康提供了更全面的圖景。
該模型的表現與伯尼（Birney）解釋說:
，正如伯尼所解釋的那樣，“我們可以在很長一段時間內一次進行所有疾病。這種多疾病的長期觀點是該工具的關鍵創新。
除了個人預測之外，Delphi-200可以生成“合成的未來健康軌跡”。
此功能使醫療保健計劃者允許在人群中模擬未來的疾病負擔，從而為人們提供了一個強大的資源分配和策略性的工具，並提供了策略性的計劃。醫療保健需求規模，“ said said said said said said cline Hurdles
The release of Delphi-2M comes as tech giants intensify their push into healthcare AI.
Microsoft recently detailed its MAI-DxO system for complex diagnostics, while Google just began deploying its Med-PaLM 3 model in hospitals, signaling a highly competitive landscape.
This rapid progress is shadowed by profound ethical concerns.即使“被取消識別”提出了重大的隱私問題，大量健康數據集的使用也引起了重大的隱私問題。
最近圍繞英國“預先訪問” AI的爭議，對5,700萬的NHS記錄進行了培訓，強調了公眾和專家對數據安全的焦慮，並為重新識別而言，這是不可能的模型。
辯論強調了創新與數據隱私的基本權利之間的緊張關係，該行業尚未解決的挑戰。
專家敦促謹慎，強調建立公眾的信任與技術創新一樣至關重要。
參與該項目的研究人員將其視為基礎步驟。 Gerstung教授說:“這是了解人類健康和疾病進步的新方法的開始。