科學家訓練人工智能提前數年預測 1,000 多種疾病

科學家說周三，他們創建了一個能夠提前幾年預測醫療診斷的人工智能模型，該模型建立在 ChatGPT 等消費者聊天機器人背后的相同技術之上。

來自英國、丹麥、德國和瑞士機構的團隊根據患者的病史，Delphi-2M 人工智能“預測未來 1,000 多種疾病的發生率”寫在發表在該雜志上的一篇論文中自然界.

研究人員根據英國生物樣本庫的數據訓練了該模型，該數據庫是一個大型生物醫學研究數據庫，其中包含約 50 萬參與者的詳細信息。

相關：越來越多的人冒著聊天機器人的醫療建議的風險。原因如下。

基于所謂的“transformer”架構（“ChatGPT”中的“T”）的神經網絡最著名的是處理基于語言的任務，就像聊天機器人及其許多模仿者和競爭對手一樣。

但理解一系列醫學診斷“有點像學習文本中的語法”，德語癌癥研究中心人工智能專家莫里茨·格斯通告訴記者。

他說，Delphi-2M“學習醫療保健數據中的模式、先行診斷、它們發生的組合以及連續的模式”，從而實現“非常有意義且與健康相關的預測”。

Gerstung 提供的圖表表明，人工智能可以挑出心臟病發作風險遠高于或低于其年齡和其他因素預測的人。

團隊驗證通過對照丹麥公共衛生數據庫中近 200 萬人的數據對其進行測試來測試 Delphi-2M 的性能。

但 Gerstung 和其他團隊成員強調，Delphi-2M 工具需要進一步測試尚未準備好用于臨床。

“這距離改善醫療保健還有很長的路要走，因為作者承認（英國和丹麥）數據集在年齡、種族和當前的醫療保健結果方面都存在偏差，”英國工程技術學會研究員、衛生技術研究員彼得·班尼斯特評論道。

但在未來像 Delphi-2M 這樣的系統可以幫助“指導監測和可能的早期臨床干預，以有效地使用預防性藥物”，Gerstung 說。

歐洲分子生物學實驗室的合著者湯姆·菲茨杰拉德 （Tom Fitzgerald） 說，在更大范圍內，此類工具可以幫助“優化整個緊張的醫療保健系統的資源”。

許多國家的醫生已經使用計算機工具來預測疾病風險，例如英國家庭醫生用來評估心臟病發作或中風危險的 QRISK3 程序。

相比之下，Delphi-2M“可以在很長一段時間內同時治療所有疾病”，合著者伊萬·伯尼（Ewan Birney）說。

倫敦國王學院專門研究醫學人工智能的教授古斯塔沃·蘇德雷 （Gustavo Sudre） 評論說，這項研究“看起來是朝著可擴展、可解釋且最重要的是對道德負責的預測建模邁出的重要一步”。

“可解釋”或“可解釋”的人工智能是該領域的首要研究目標之一，因為許多大型人工智能模型的完整內部工作原理目前甚至對其創建者來說仍然是神秘的。

?法新社

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