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该论文介绍，许多人一生中会生不止一次病，但预测不同疾病(如心血管疾病与癌症)如何互相影响是个难题。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，尤其在人群规模上。
在本项研究中，论文共同通讯作者、德国癌症中心的Moritz Gerstung和同事及合作者一起，共同研发出一个AI模型命名为Delphi-2M，用于识别特定疾病相对于患者记录中其他事件(如生活方式因素和其他健康状况)何时发生。该模型利用英国40万人的健康数据训练，使用丹麦近200万人的数据进行测试。
他们发现，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各自预测极少数疾病。该AI工具还能模拟未来长达20年的可能健康路径，并产生合成数据，在保护隐私的同时能用于训练其他AI模型。
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