當(dāng)糖尿病患者或其他監(jiān)測糖攝入量者面對一塊餅干時，可能會心想：“吃了這個會對我的血糖水平會產(chǎn)生什么影響？”如今生成式 AI 模型就可以實現(xiàn)結(jié)果預(yù)測。

由魏茲曼科學(xué)研究院、初創(chuàng)公司 Pheno.AI 和 NVIDIA 的研究人員共同主導(dǎo)開發(fā)的 AI 模型GluFormer，能夠根據(jù)過去的血糖監(jiān)測數(shù)據(jù)，預(yù)測個人未來的血糖水平和其他健康指標(biāo)。

《哈佛健康雜志》和紐約大學(xué)朗格尼健康中心表示，連續(xù)監(jiān)測葡萄糖數(shù)據(jù)有助于更快速地診斷糖尿病前期病癥或糖尿病。GluFormer 的 AI 功能可以進一步發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的作用，幫助臨床醫(yī)生和患者發(fā)現(xiàn)異常、預(yù)測臨床試驗結(jié)果、并提前四年預(yù)測健康狀況。

研究人員表示，在將飲食攝入數(shù)據(jù)添加到該模型中后，GluFormer 還能預(yù)測個人的血糖水平對特定食物和飲食變化的反應(yīng)，實現(xiàn)精準(zhǔn)營養(yǎng)管理。

通過預(yù)測糖尿病高危人群的血糖水平，醫(yī)生和患者可以盡早采取預(yù)防性護理措施，以提高患者的療效，并減少糖尿病對經(jīng)濟的影響。到 2030 年，糖尿病對全球的經(jīng)濟影響可能達到 2.5 萬億美元。

GluFormer 這樣的 AI 工具將幫助數(shù)以億計的糖尿病成年患者。目前，全球約有 10% 的成年人患有糖尿病。到 2050 年，這一數(shù)字可能會增加一倍至 13 多億人。糖尿病是全球十大死因之一，該疾病會引發(fā)腎臟損傷、視力下降和心臟病等問題。

GluFormer 是一個 Transformer 模型，是一種能夠追蹤連續(xù)數(shù)據(jù)關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。該模型的架構(gòu)與 OpenAI 的 GPT 模型相同，只不過生成的是葡萄糖水平而不是文本。

NVIDIA AI 研究高級總監(jiān) Gal Chechik 表示：“醫(yī)療數(shù)據(jù)，尤其是葡萄糖連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)可被看作追蹤生命體生物過程的診斷測試序列。我們發(fā)現(xiàn)，專為長文本序列開發(fā)的 Transformer 架構(gòu)可以處理醫(yī)療測試序列，并預(yù)測下一次測試的結(jié)果。在此過程中，它可以了解到診斷測量結(jié)果如何隨時間的推移而發(fā)展?！?/p>

該模型在一萬多名非糖尿病研究參與者的 14 天血糖監(jiān)測數(shù)據(jù)上訓(xùn)練而成。這些數(shù)據(jù)是在 Pheno.AI 發(fā)起的人類表型項目中采集的，并且通過可穿戴監(jiān)測設(shè)備每 15 分鐘采集一次。Pheno.AI 是一家致力于通過數(shù)據(jù)采集和分析改善人類健康的初創(chuàng)公司。

論文第一作者 Guy Lutsker 是 NVIDIA 的研究員，同時也是魏茲曼科學(xué)研究院的博士生。他表示：“促成這項研究的兩大重要因素分別是 NVIDIA 驅(qū)動的成熟生成式 AI 技術(shù)以及魏茲曼研究所采集的大規(guī)模健康數(shù)據(jù)。得益于此，我們才能夠從數(shù)據(jù)中提煉出有用的醫(yī)學(xué)洞察?！?/p>

研究團隊在其他 15 個數(shù)據(jù)集上對 GluFormer 進行了驗證，發(fā)現(xiàn)它能很好地預(yù)測其他群體的健康狀況，包括糖尿病前期、1 型和 2 型糖尿病、妊娠糖尿病以及肥胖癥。

他們使用了NVIDIA Tensor Core GPU集群加快模型的訓(xùn)練和推理速度。

除了血糖水平，GluFormer 還能預(yù)測內(nèi)臟脂肪組織（衡量肝臟和胰腺等器官周圍身體脂肪量的指標(biāo)）、收縮壓（與糖尿病風(fēng)險相關(guān)）和呼吸暫停低通氣指數(shù)（衡量睡眠呼吸暫停的指標(biāo)，與 2 型糖尿病相關(guān)）等醫(yī)學(xué)值。