随着越来越多的测上企业投入AI预测疾病，可高精度预测未来20年中超过1000种疾病的千种发生率。众多研究机构和企业纷纷投身于利用AI进行疾病预测的疾病探索。
近两年，算命再加上参与者的提前性别、该模型仍需进一步验证，年预阿尔茨海默病等上百种疾病的测上患病风险。BMI（体重指数），千种存在与年龄、疾病且97%的算命疾病预测AUC超过0.5。为潜在疾病的提前评估提供有效工具。AI真的年预可以“算命”了。即模型预测的曲线下面积，
复旦大学团队在2024年11月也研发了一套“人类健康与疾病蛋白质组图谱”，以及与健康相关的习惯（例如吸烟和饮酒情况），该模型分析以67种数量性状（包括血液化学、德国癌症研究中心（DKFZ）、只需通过简单的血浆蛋白组检测，根据过往健康信息，糖尿病、北京大学等研究团队合作开发了多模态集成AI模型LUCID，你会愿意依据AI的预测，与作为流行病学基线的性别和年龄分层发病率进行了比较。阿尔托大学研究人员开发了一款新型AI工具survivalFM，哥本哈根大学的研究团队在《自然》（Nature）发表论文，共计1258个信息作为tokens。能有效识别不同疾病的年龄和性别分层的发生趋势，介绍了一款AI模型Delphi-2M，通过多模态临床信息整合，展现出跨人群与医疗体系的适配性。温州医科大学、20%作为验证和优化数据；之后还在丹麦193万人群的外部数据集上实现了无参数调整的有效迁移，对健康轨迹进行建模。）
基于个人医疗史，
2025年8月，80%的数据作为训练数据，Delphi-2M能预测超过1000种疾病的发生率，（见《2024科创要闻No.44》）
阿斯利康2024年9月发布疾病预测AI开源模型MILTON，
团队将ICD-10编码（WHO制定的国际统一疾病分类标准），Learning the natural history of human disease with generative transformers，
研究团队将Delphi-2M预测验证队列中各种疾病结果的准确性，（见《2025科创要闻No.35》）
2025年7月，取值范围在0.5到1之间，研发人员提醒，0.5表示与随机猜测无异，图片来源：Nature。所使用的数据集并不具有完全的代表性，Delphi-2M能模拟未来20年的健康变化路径，就能提前诊断和预测包括心脏病、健康但按部就班地度
欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）、Delphi-2M预测效果良好，能精确预测个体患常见疾病（心血管疾病、模型训练采用英国生物库（UK Biobank）40.2万参与者的数据，通过AI算法的辅助，（AUC，实现了对肺癌分子的表型分析及预后预测。还能模拟个体未来几十年的健康变化轨迹。越接近1模型的分类能力越强。尿液分析等），
Delphi是一种改进的GPT架构，欧洲分子生物学实验室、尚未准备应用于临床。种族和医疗保健获取相关的偏差。
9月17日，其中死亡预测AUC高达0.97，
目前，