《自然》9月17日报告了一个新的人工智能（AI）模型，能预测一个人的健康情况在一生中的变化趋势。这一工具有助于医生和健康规划者更好地理解和应对个性化健康需求。

每个人都会生病，但预测不同疾病（如心血管疾病与癌症）如何互相影响是一个难题。医疗决策日益依赖于根据病史预测个体健康演变趋势。AI通过分析患者记录的大数据集，为识别疾病进展模式提供了强大工具。但这些模型的全部潜力仍未得到充分发掘，尤其是在人群规模上。

德国癌症中心的Moritz Gerstung和同事创造了一个名为Delphi-2M的AI模型，用于识别相对于患者记录中的其他事件（如生活方式因素和其他健康状况），特定疾病将在何时发生。该模型利用英国40万人的健康数据进行了训练，并用丹麦近200万人的数据进行了测试。在研究中，Delphi-2M基于个人医疗史，预测了超过1000种疾病的发生率，准确性接近或好于现有工具，而现有工具大多仅能预测极少数疾病。该工具还能模拟未来20年的可能健康路径，并产生合成数据，在保护隐私的同时用于训练其他AI模型。

该方法有望帮助识别高疾病风险人群，指导筛查计划，支持医疗服务的长期规划。未来版本可能会包含更多健康信息类型，并帮助改进个性化诊疗。但作者指出，该模型反映了训练数据中的偏见，在进一步测试前不应用于医疗决策。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41586-025-09529-3