Учёные из ведущих европейских университетов представили в Nature разработку, которая звучит как сценарий из научной фантастики. Модель Delphi-2M — это трансформер, обученный не на тексте, а на медицинской истории пациентов. Он способен предсказывать развитие болезней на 10–20 лет вперёд и с высокой точностью отличать здорового человека от того, кто столкнётся с серьёзными проблемами. 🧬 Как это работает Если большие языковые модели предсказывают следующий токен в тексте, то Delphi-2M оперирует «токенами здоровья»: В словаре модели — 1258 состояний здоровья. На их основе она дописывает будущие состояния пациента, превращая медицинскую историю в предсказание возможных заболеваний или даже летального исхода. Главное отличие от классических LLM — особая функция потерь. Помимо кросс-энтропии учёные добавили log-likelihood для предсказания таких проблем как - инфаркт, диабет, онкологии или смерти. 📊 На чём обучали Объём данных колоссален, и именно он позволил модели с всего 2 млн параметров показать результаты, сравнимые с куда более дорогими методами. 🔍 Что показали результаты Иными словами, Delphi-2M умеет строить долгосрочную кардиограмму будущего человека. ⚠️ Ограничения Однако есть и нюансы. Biobank не отражает разнообразие населения. В выборке в основном здоровые белые британцы среднего возраста. Это значит, что предсказания пока нельзя назвать универсальными — на других группах точность может снижаться. 🚀 Зачем это нужно Если технологию доработать, она может стать прорывом в профилактической медицине: Это не "чёрное зеркало". Delphi-2M пока не предсказывает точную дату смерти. Но сам факт, что ИИ способен моделировать траекторию здоровья десятилетиями вперёд, открывает новый горизонт для медицины.