科研喵使用ai读文献，祝你效率百倍，访问labcat.com.cn下载。本期关注发表在Nature(影响因子50.5)上的重要研究"Learning the natural history of human disease with generative transformers"。研究人员开发了Delphi-2M模型，能够基于个体病史预测1000多种疾病的进展率，准确性与现有单一疾病模型相当。更令人兴奋的是，该模型可生成长达20年的未来健康轨迹，为精准医疗提供重要工具。研究还揭示了疾病间的时间依赖关系和共病模式，为理解人类疾病自然史开辟了新途径。这项AI突破有望彻底改变临床决策和个性化风险评估。