Các chuyên gia từ Evropské laboratoře molekulární biologie (EMBL), Německého centra pro výzkum rakoviny và Kodaňské univerzity phát triển công cụ AI thế hệ mới theo nguyên lý tương tự các mô hình ngôn ngữ lớn. Theo Tomas Fitzgerald (EMBL-EBI), các sự kiện y khoa tuân theo những mẫu hình có thể dự đoán, và mô hình học được các mẫu đó để suy ra kết cục sức khỏe tương lai ở quy mô lớn, qua dữ liệu từ hai hệ thống y tế khác nhau.

Delphi-2M ước tính xác suất và khung thời gian phát sinh các bệnh như ung thư, tiểu đường, tim mạch, hô hấp và nhiều rối loạn khác. Hệ thống phân tích lịch sử chẩn đoán, yếu tố lối sống như béo phì, hút thuốc, rượu bia cùng tuổi và giới; khai thác dữ liệu bệnh án ẩn danh để dự phóng các sự kiện sức khỏe trong nhiều năm tới. Mô hình được huấn luyện/kiểm thử trên 400.000 người từ UK Biobank và 1,9 triệu bệnh nhân từ cơ sở dữ liệu quốc gia Đan Mạch, biểu diễn rủi ro theo thời gian như cách dự báo thời tiết theo phần trăm khả năng.

Nhóm nghiên cứu cho biết Delphi-2M dự báo hơn 1.000 bệnh với độ chính xác tương đương các mô hình chuyên biệt cho từng bệnh. Nhờ tính chất sinh tổng hợp, mô hình tạo ra các kịch bản tiến triển sức khỏe khả dĩ và ước lượng gánh nặng bệnh tật tới 10 năm, hỗ trợ lập kế hoạch phòng ngừa và theo dõi.

Theo Ewan Birney (EMBL), công cụ có thể đến tay bệnh nhân trong vài năm tới, giúp bác sĩ nêu những rủi ro chính và khuyến nghị hành động cụ thể. Dù nhiều lời khuyên phổ biến như giảm cân hay bỏ thuốc lá vẫn giữ nguyên, một số bệnh sẽ có chỉ dẫn chính xác hơn. Mô hình đang được mở rộng để tích hợp dữ liệu chẩn đoán hình ảnh, di truyền và xét nghiệm máu.