Delphi-2M è il modello innovativo di Intelligenza Artificiale sviluppato da ricercatori dell'Istituto Europeo di Bioinformatica, del Centro Tedesco di Ricerca Oncologica (DKFZ) e dell'Università di Copenaghen. Questo sistema si distingue per la sua capacità di prevedere il rischio di sviluppare oltre 1.000 malattie a partire dalla storia medica e dai dati personali dei pazienti, segnando un avanzamento rilevante nella medicina preventiva. Lo studio, pubblicato sulla rivista Nature, dettaglia come Delphi-2M utilizzi un'architettura avanzata basata su trasformatori generativi, simili a quelli utilizzati in modelli come ChatGPT, ma adattati per analizzare la progressione temporale delle malattie umane. Grazie a questa tecnologia, il modello può anticipare l'evoluzione delle patologie a lungo termine, fornendo ai professionisti sanitari una visione più precisa sullo sviluppo e l'interazione di diverse malattie. Per il suo addestramento, Delphi-2M ha utilizzato dati di 402.799 persone del Biobanco del Regno Unito, raccolti prima del 1 luglio 2020. Successivamente, è stato validato con informazioni di 1,93 milioni di cittadini danesi registrate tra il 1978 e il 2018. Questa robusta base di dati ha permesso al modello di prevedere con alta precisione l'incidenza di malattie come il cancro al seno, patologie cardiovascolari, diabete, asma, depressione, infarto acuto del miocardio, varicella e persino la mortalità, considerando fattori come diagnosi precedenti, abitudini di vita (consumo di alcol e tabacco), età, sesso e indice di massa corporea. Una delle caratteristiche più rilevanti di Delphi-2M è la sua capacità di generare traiettorie di salute future sintetiche, consentendo di stimare il carico potenziale di malattie fino a 20 anni in avanti. Inoltre, il modello ha identificato schemi di comorbidità tra diverse malattie e ha fatto luce su come le anamnesi mediche possano influenzare l'insorgenza di nuove patologie. Ad esempio, è stato osservato che il cancro aumenta in modo sostenuto il rischio di mortalità, mentre gli effetti di un infarto del miocardio o di una sepsi tendono a diminuire dopo cinque anni. Tuttavia, i ricercatori sottolineano l'importanza di interpretare i risultati di Delphi-2M con cautela, poiché potrebbero esistere bias derivanti dai dati di addestramento. Inoltre, ribadiscono che questo modello non sostituisce l'assistenza medica professionale, ma deve essere considerato uno strumento complementare per migliorare il processo decisionale nella salute personalizzata e nella medicina di precisione. Sebbene Delphi-2M richieda ulteriori validazioni prima della sua implementazione clinica, le sue analisi offrono proiezioni preziose sull'evoluzione futura della salute, riflettendo l'influenza di eventi medici passati nello sviluppo di nuove malattie.