Un equipo de científicos europeos ha desarrollado una nueva y poderosa IA generativa que puede pronosticar el riesgo de un individuo por más de 1,000 enfermedades, a veces décadas de anticipación. The model, named Delphi-2M, was detailed in a Nature study published on September 17, 2025.
By analyzing patterns in health records and lifestyle data from hundreds of thousands of individuals, the tool provides a pronóstico de salud integral. Sus creadores creen que podría transformar la medicina preventiva al identificar a los pacientes de alto riesgo para la intervención temprana y ayudar a planificar las necesidades de atención médica futuras.
Esto marca un paso significativo en la atención médica predictiva personalizada. El proyecto fue una colaboración importante entre el Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL), el Centro de Investigación del Cáncer alemán (DKFZ) y la Universidad de Copenhagen.
Biobank del Reino Unido, que contiene información de salud de 400,000 participantes .
Lllms estándar que procesan las palabras en la secuencia, delphi-2m fue el manejo de los datos de la salud. Reemplaza las codificaciones posicionales discretas con una comprensión continua de la edad y agrega una segunda salida para predecir no solo *la enfermedad *de la enfermedad podría ocurrir, sino también *cuando *.
La IA procesa todo el historial médico de un paciente como una secuencia de eventos. Considera diagnósticos, su tiempo y factores personales como edad, sexo, IMC y hábitos como el consumo de fumar o alcohol.
Esto le permite aprender la compleja interacción de factores que conducen a futuros resultados de salud.
Para garantizar la sólida del modelo, sus predicciones se validaron contra un DataSet de la salud de la salud.
Ewan Birney, director ejecutivo interino de EMBL, señaló la impresionante adaptabilidad del modelo,
Las herramientas clínicas actuales, como el puntaje Qrisk para la enfermedad cardíaca, generalmente el enfoque en una sola condición. simultáneamente. Este enfoque holístico proporciona una imagen mucho más completa de la salud futura de una persona. se descubrió que el rendimiento del modelo es comparable o incluso mejor que estos predictores de una sola enfermedad establecida. Como Birney explicó:”Podemos hacer todas las enfermedades de una vez y más de un período de tiempo largo. Eso es lo que los modelos de enfermedad individual no pueden hacer”. Esta perspectiva a largo plazo multidisasión es la innovación clave de la herramienta. Más allá de las predicciones individuales, Delphi-2M puede generar”trayectorias de salud futuras sintéticas”. Esta característica permite que los planificadores de la salud simulen las cargas de enfermedades futuras dentro de una población, que ofrezca una herramienta poderosa para la asignación de recursos y la planificación estratégica. . Anticipe las necesidades de atención médica a escala,” dijo el profesor Moritz Gerstung de Dkfz. La versión de Delphi-2M se produce cuando los gigantes tecnológicos intensifican su impulso en Healthcare Ai. Microsoft recientemente detalló su sistema MAI-DXO para diagnósticos complejos, mientras que Google acaba de implementar su modelo Med-Palm 3 en hospitales, señalando un paisaje altamente competitivo. El uso de conjuntos de datos de salud masivos, incluso cuando”no identificado”, plantea preguntas de privacidad significativas. Una controversia reciente que rodea la IA”previsión”del Reino Unido, capacitada en 57 millones de registros NHS, la ansiedad pública y experta resaltada sobre la seguridad de los datos y la potencial de reidentificación. Los críticos argumentan que la rica rica de los datos se requiere para los modelos de AI que se requieren a los modelos de AI. La información se expone. El debate subraya la tensión entre la innovación y el derecho fundamental a la privacidad de los datos, un desafío que la industria aún no ha resuelto. Los expertos instan a la precaución, enfatizando que la construcción de la confianza pública es tan crucial como la innovación tecnológica. Los investigadores involucrados en el proyecto ven esto como un paso fundamental.”Este es el comienzo de una nueva forma de comprender la salud humana y la progresión de la enfermedad”, dijo el profesor Gerstung. El objetivo final es crear una herramienta que pueda aumentar la toma de decisiones clínicas de manera segura y efectiva, marcando una nueva era de medicamentos preventivos y personalizados. . De las puntuaciones de una sola enfermedad a los pronósticos holísticos