O echipă de oameni de știință europeni a dezvoltat o nouă generație puternică generativă care poate prognoza riscul unei persoane pentru peste 1.000 de boli, uneori cu zeci de ani înainte. 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 Prognoză cuprinzătoare a sănătății. Creatorii săi consideră că ar putea transforma medicina preventivă prin identificarea pacienților cu risc ridicat pentru o intervenție timpurie și contribuind la planificarea nevoilor viitoare de asistență medicală.
Acest lucru marchează un pas semnificativ în asistența medicală personalizată, predictivă. Proiectul a fost o colaborare majoră între Laboratorul european
Un oracol de sănătate construit pe arhitectura GPT
delphi-2m este construit pe o arhitectură modificată generativă de transformare pre-instruită (GPT), aceeași tehnologie fundamentală din spatele chatbots-ului AI precum Chatgpt. Cercetătorii au instruit modelul pe un set de date vast, anonimizat, de la biobank din Marea Britanie, care conține informații de sănătate de la 400.000 de participanți .
Spre deosebire de LLM-urile standard care procesează cuvintele în domeniul sănătății. Înlocuiește codificările poziționale discrete cu o înțelegere continuă a vârstei și adaugă o a doua ieșire pentru a prezice nu doar *ce *boala ar putea apărea, ci și *când *.
AI procesează întregul istoric medical al unui pacient ca o secvență de evenimente. Consideră diagnostice, calendarul lor și factori personali precum vârsta, sexul, IMC și obiceiuri, cum ar fi fumatul sau consumul de alcool.
Acest lucru îi permite să învețe interacțiunea complexă a factorilor care duc la rezultatele viitoare ale sănătății.
pentru a asigura robustetea modelului, prezicerea sa de la danish, în raport cu un pacient complet separat.
Ewan Birney, directorul executiv interimar al EMBBL, a remarcat adaptabilitatea impresionantă a modelului,
Performanța modelului s-a dovedit a fi comparabilă cu sau chiar mai bună decât acești predictori cu o singură boală consacrată. așa cum a explicat Birney: „Putem face toate bolile simultan și pe o perioadă lungă de timp. Această perspectivă pe termen lung, pe termen lung, este inovația cheie a instrumentului. Dincolo de predicțiile individuale, Delphi-2M poate genera „traiectorii sintetice pentru sănătate viitoare. Healthcare are nevoie la scară,” a spus Profesorul Moritz Gerstung al DKFZ. Eliberarea Delphi-2M vine pe măsură ce giganții tehnologici își intensifică apăsarea în asistența medicală AI. Microsoft a detaliat recent sistemul său MAI-DXO pentru diagnostice complexe, în timp ce Google a început să-și desfășoare modelul Med-Palm 3 în spitale, semnalând un peisaj extrem de competitiv. îngrijorări. Utilizarea seturilor de date masive pentru sănătate, chiar și atunci când „dezidentificat”, ridică întrebări semnificative de confidențialitate. O controversă recentă în jurul „previziunii” din Marea Britanie, AI, instruită pe 57 de milioane de înregistrări NHS, a evidențiat anxietatea publică și expertă pentru securitatea datelor și potențialul de reidentificare. Informații sensibile fiind expuse. Dezbaterea subliniază tensiunea dintre inovație și dreptul fundamental la confidențialitatea datelor, o provocare pe care industria nu trebuie să o rezolve încă. Experții solicită prudență, subliniind că construirea încrederii publice este la fel de crucială ca și inovarea tehnologică. Cercetătorii implicați în proiect văd acest lucru ca un pas de bază. „Acesta este începutul unui nou mod de a înțelege sănătatea umană și evoluția bolii”, a spus profesorul Gerstung. Scopul final este să creeze un instrument care să mărească în siguranță și eficient luarea deciziilor clinice, utilizând într-o nouă eră a medicamentelor preventive și personalizate. Hurdles
