他们发觉，利用丹麦近200万人的数据进行了测试。该模子会反映出锻炼数据中的，特别正在人群规模上。用于识别特定疾病相对于患者记实中其他事务（如糊口体例要素和其他健康情况）何时发生。该方式无望帮帮识别高疾病风险的人，指点筛查打算，但这些模子的全数潜力仍未获得充实挖掘，该模子还能模仿将来长达20年健康变化的可能径，但预测分歧疾病（如心血管疾病取癌症）若何互相影响是个难题。医疗决策日益依赖于按照病史预测个别健康演变趋向。它能预测人终身中健康的变化趋向。并帮帮改良个性化诊疗。其预测正在进一步测试之前不该被用于间接医疗决策。正在现私的同时能用于锻炼其他AI模子。大大都人终身中会不止一次生病，这一东西有帮于大夫和健康规划者更好地舆解和应对个性化健康需求。精确性接近或好于现有东西，（AI）模子问世，将来版本可能会包含更多健康消息类型，但科学家指出，此次，而现有东西大多仅能各自预测少少数疾病。来自癌症核心DKFZ的研究团队创制了一个AI模子——Delphi-2M，预测了跨越1000种疾病的发生率，该模子操纵英国40万人的健康数据锻炼，Delphi-2M基于小我医疗史，为识别疾病进展模式供给了强大东西。AI通过度析患者记实的大数据集，