9月20日，欧洲分子生物学实验室、德国癌症研究中心和哥本哈根大学联合开发了一种新型AI工具Delphi-2M，可预测超过1000种疾病的潜在风险，并提前十年甚至更长时间评估健康变化。该工具基于英国生物库40万人和丹麦国家患者登记处190万人的匿名数据训练，结合病史、生活方式因素等分析个体疾病风险。研究成果已发表于《自然》杂志。研究人员称，相比现有单病模型如Qrisk，Delphi-2M能同时预测多种疾病且覆盖更长周期，未来有望推动个性化医疗发展。专家预计，未来几年内该工具可能被医生广泛使用，为患者提供健康风险及改善建议。

国际研究团队在英国《自然》杂志发表论文称，开发出名为Delphi-2M的人工智能工具，可预测个人未来20年罹患超千种疾病的风险。该工具基于英国生物样本库中40万人健康数据训练，并通过丹麦190万人的数据进行校准测试。它结合既往病史、年龄、性别、体重指数及生活习惯等多因素分析，帮助医生识别高危人群以便早期干预。这一成果有望提升疾病预防效率，具有重要医学应用前景。

复旦大学科研团队利用AI和大数据，筛选出11种血浆蛋白质，能预测心脏病、糖尿病、阿尔茨海默病等上百种疾病的风险，甚至可提前十余年预警。该技术通过检测血液中蛋白质变化，成本低且操作简便，未来有望在常规体检中应用。此外，浙江杭州的良渚实验室研究员沈宁团队利用AI算法设计出治疗儿童早衰症的新药，并在实验中取得显著疗效。AI加持下，药物研发周期从15-20年缩短至3-5年。