早上出門前，習(xí)慣性地打開手機(jī)看看天氣預(yù)報。

如果“降水概率70%”，你一定會帶上雨傘。

基于概率的預(yù)測，是生活中人們的決策依據(jù)。

如果有一天，你的醫(yī)生能像天氣預(yù)報，預(yù)測你的身體健康狀況。

你會感到驚奇嗎？

最近，一項“健康預(yù)報”的研究成果，在國際頂級期刊《自然》發(fā)表。

這是名為Delphi-2M的人工智能模型。

它正試圖預(yù)測，一個人一生中可能遭遇的健康變化。

提前十年甚至二十年，發(fā)出關(guān)于上千種疾病的“風(fēng)險預(yù)警”。

從亡羊補(bǔ)牢到見微知著

幾千年來，人們都是生病了，醫(yī)生診斷后才知道是什么病。

也只有身體出現(xiàn)問題，醫(yī)生才能對癥下藥。

然而，等病來了，人們也要付出沉重的代價。

醫(yī)生更擅長治療已發(fā)生的疾病。

對于“未來可能會患上何種病”，沒有誰能知道。

傳統(tǒng)的風(fēng)險評估工具，往往是“單功能檢測儀”。

也就是能預(yù)測心臟病或中風(fēng)等單一疾病。

但人的身體是一個復(fù)雜的整體，疾病之間常常相互關(guān)聯(lián)、彼此影響。

一個患有高血壓的中年人，面臨的不僅是心血管風(fēng)險，他的腎臟、大腦甚至認(rèn)知功能，都可能受到牽連。

這正是以往醫(yī)療預(yù)測的盲區(qū)。

而Delphi-2M的出現(xiàn)，為人類點亮了一盞明燈。

它是歐洲分子生物學(xué)實驗室、德國癌癥研究中心等頂尖機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們聯(lián)合開發(fā)。

目標(biāo)就是醫(yī)療預(yù)測，具有全面性和前瞻性。

比如，你的醫(yī)生告訴你：“根據(jù)分析，您未來十年內(nèi)患上II型糖尿病的概率是30%。但積極干預(yù)后，風(fēng)險可以降低一半以上。”

這就是Delphi-2M的工作。

你也提前知道了自己可能患某種疾病的概率，以及如何預(yù)防。

Delphi-2M 健康預(yù)言家

你可能會好奇，這是真的嗎？還是AI“算命”？

它的原理，其實是從歷史中尋找規(guī)律，從而預(yù)判未來。

Delphi-2M 的肚子里，裝滿了各種疾病病例。

它所做的，就是閱讀了數(shù)百萬本這樣的“故事書”。

基于英國生物樣本庫的40萬人，以及丹麥國家病人登記庫的近190萬人的匿名健康數(shù)據(jù)。

之后對Delphi-2M 進(jìn)行訓(xùn)練和測試。

它用更本質(zhì)的方式去理解，學(xué)習(xí)醫(yī)療事件發(fā)生的順序和模式。

比如，它可能從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，有吸煙習(xí)慣的男性，在45歲左右診斷出輕度高血壓。

之后在55歲前，患上慢性阻塞性肺病，或特定類型癌癥的概率顯著升高。

疾病往往會遵循一定的規(guī)律，AI模型學(xué)習(xí)這些規(guī)律，病預(yù)測未來的健康結(jié)果。

這項研究的參與者，歐洲科學(xué)家托馬斯·菲茨杰拉德這樣解釋。

Delphi-2M還會繪制個性化的“健康風(fēng)險圖譜”。

它不僅知道你過去得過什么病，還結(jié)合你的年齡、性別以及生活方式等，進(jìn)行綜合評估。

比如是否肥胖、吸煙、飲酒等等。

這就好比一個氣象模型，不僅要看衛(wèi)星云圖，還要分析氣溫、氣壓、濕度、風(fēng)向。

最終生成一張個性化、概率化的健康風(fēng)險圖譜。

它不是一份簡單的“生病”或“不生病”判斷，而是預(yù)測概率。

如同天氣預(yù)報：“明天下雨概率70%?！?/p>

Delphi-2M會告訴你：“在未來十五年里，您有XX%的概率發(fā)展出II型糖尿病?！?/p>

健康預(yù)測，既提供了警示，又留下了希望。

醫(yī)生和AI的協(xié)作

未來，你在醫(yī)院看病，診室里的醫(yī)生和AI緊密協(xié)作。

醫(yī)生不再單純地詢問你哪里不舒服。

在AI輔助下，醫(yī)生調(diào)出你的“健康風(fēng)險報告”。

他會告訴你，您的家族史、既往病史和目前的生活習(xí)慣。

系統(tǒng)會分析出您未來主要面臨的健康風(fēng)險。

其中，有立即采取行動去改變的項目。

還有您面臨的特定風(fēng)險，并給您制定具體的計劃。

比如針對性的膳食調(diào)整和運動方案。

這意味著醫(yī)療模式，將從被動治療徹底轉(zhuǎn)向動管理和預(yù)防。

醫(yī)生的角色，也轉(zhuǎn)變?yōu)槟愕摹敖】狄?guī)劃師”。

對整個社會，宏觀的預(yù)測能力，意味著可以更科學(xué)地規(guī)劃醫(yī)療資源。

比如，預(yù)測到二十年后，某個地區(qū)的老年輕度認(rèn)知障礙患者會大幅增加。

現(xiàn)在，就開始有針對性地培養(yǎng)相關(guān)專業(yè)的醫(yī)生，布局康養(yǎng)設(shè)施。

這極大地提升了公共健康體系的效率。

Delphi-2M真的那么完美嗎？

人們?yōu)檫@項技術(shù)歡欣鼓舞，同時也必須保持清醒。

工具再強(qiáng)大，都會伴隨著責(zé)任與挑戰(zhàn)。

Delphi-2M的分析，基于以往病人的案例。

數(shù)據(jù)庫資料的完整性和隱私性，又該怎么協(xié)調(diào)和匹配呢？

這是人們對數(shù)據(jù)的偏見問題。

Delphi-2M模型，可能會因為數(shù)據(jù)問題，判斷錯誤。

還有數(shù)據(jù)主要來自英國和丹麥的特定人群，預(yù)測亞洲、非洲人還能不能適用。

這些不同遺傳背景、生活環(huán)境人群的健康風(fēng)險是不是也不一樣？

研究團(tuán)隊也鄭重提醒，在更廣泛、更多元的測試之前，模型的預(yù)測結(jié)果還不能用于臨床診斷決策。

現(xiàn)階段，它的價值在于研究和篩查工具，幫助人們識別高風(fēng)險人群。

人們的健康數(shù)據(jù)，是個人最隱私的信息之一。

利用這些數(shù)據(jù)，創(chuàng)造公共健康價值的同時，要確保其安全與匿名，防止濫用。

Delphi-2M的問世，是醫(yī)療診斷技術(shù)的突破，更是一種積極的理念。

我們無法決定生命的長度，但可以通過努力，去預(yù)知并改善生命的質(zhì)量。

讓人們掌握更多的健康主動權(quán)。

但是，模型還需要在實踐中不斷檢驗和校準(zhǔn)。

但可以肯定的是，“健康預(yù)報”時代已經(jīng)馬上來臨。

你再查看天氣預(yù)報，能確定穿什么衣服，要不要帶傘？

以后，你也能預(yù)測和規(guī)劃自己的健康。

至少，它為你未來的生命規(guī)劃提供了參考。

素材來源

1.《國際在線》：全球媒體聚焦｜新AI工具可預(yù)測超千種疾病風(fēng)險

2.《健康界》：醫(yī)療行業(yè)迎來變革契機(jī)，能預(yù)測人一生健康趨勢的AI模型問世

3.《中國新聞網(wǎng)》：國際最新研發(fā)一AI模型：或能預(yù)測個人健康情況一生可能變化趨勢

本文作者 | 檸檬雪
責(zé)任編輯 | 淡淡翠
策劃 | 淡淡翠