Courtesy of NatureMagazine

AI Delphi-2M Prediksi Risiko 1.000 Penyakit Sampai 20 Tahun Mendatang

Mengembangkan alat AI yang mampu memprediksi risiko seseorang mengidap lebih dari 1.000 penyakit secara komprehensif dan jangka panjang untuk membantu tenaga medis mengidentifikasi individu berisiko tinggi dan melakukan langkah pencegahan lebih awal.

17 Sep 2025, 07.00 WIB

119 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Model AI Delphi-2M dapat memprediksi risiko pengembangan lebih dari 1.000 penyakit.
Model ini menggunakan data kesehatan dan faktor gaya hidup untuk memberikan prediksi yang akurat.
Prediksi multi-penyakit memungkinkan tindakan pencegahan dilakukan lebih awal untuk kesehatan masyarakat.

Inggris, United Kingdom - Para ilmuwan telah mengembangkan alat AI baru bernama Delphi-2M yang dapat memperkirakan risiko seseorang mengembangkan lebih dari 1.000 penyakit hingga dua dekade ke depan. Model ini menggunakan rekam medis dan faktor gaya hidup seperti usia, jenis kelamin, indeks massa tubuh, serta konsumsi rokok dan alkohol untuk membuat prediksi.

Delphi-2M dilatih dengan menggunakan data dari 400.000 peserta studi kesehatan jangka panjang di Inggris yang dikenal sebagai UK Biobank. Berbeda dengan model AI sebelumnya yang hanya mengerti satu jenis penyakit, Delphi-2M dapat memproyeksikan kesehatan secara menyeluruh dalam satu waktu.

Teknologi yang digunakan adalah versi modifikasi dari GPT, model bahasa besar yang biasa dipakai dalam chatbot seperti ChatGPT. Pendekatan ini memungkinkan AI untuk mempelajari pola dan kemungkinan penyakit dengan sepaket data yang luas dan kompleks.

Hasilnya menunjukkan bahwa Delphi-2M bisa memprediksi risiko penyakit dengan akurasi yang sama atau bahkan lebih baik dari model prediksi risiko tunggal maupun algoritme yang menggunakan biomarker tubuh. Ini menjadikan model tersebut sebuah alat revolusioner untuk perawatan medis di masa depan.

Dengan kemampuan ini, dokter dan tenaga medis dapat lebih mudah mengidentifikasi pasien berisiko tinggi sebelum penyakit serius muncul sehingga tindakan pencegahan bisa dilakukan lebih awal. Potensi aplikasi model AI seperti Delphi-2M dalam dunia kesehatan sangat besar dan dapat mengubah cara pencegahan penyakit dilakukan.

Referensi:
[1] https://nature.com/articles/d41586-025-02993-x

Analisis Kami

"Model Delphi-2M adalah terobosan besar dalam dunia medis karena dapat mengintegrasikan banyak faktor sekaligus memberikan prediksi risiko komprehensif, yang selama ini sulit dilakukan. Namun, tantangan utama adalah memastikan model ini dapat beradaptasi dengan data dari populasi di luar Inggris dan tetap mempertahankan akurasinya agar bermanfaat secara global."

Analisis Ahli

Stefan Feuerriegel

"Kemampuan model untuk menghasilkan trajectory kesehatan yang lengkap sangat mencengangkan dan membuka peluang besar bagi AI dalam bidang medis."

Moritz Gerstung

"Pendekatan multi-penyakit ini sangat efisien dibandingkan harus menjalankan banyak model prediksi secara terpisah."

Prediksi Kami

Di masa depan, penggunaan model AI seperti Delphi-2M akan meluas dalam praktik klinis dan memungkinkan deteksi dini berbagai penyakit secara simultan sehingga meningkatkan pencegahan dan pengelolaan kesehatan populasi secara keseluruhan.

Pertanyaan Terkait

Apa itu Delphi-2M?

Delphi-2M adalah model AI yang dapat memprediksi risiko seseorang untuk mengembangkan lebih dari 1.000 penyakit.

Bagaimana cara kerja model Delphi-2M?

Model Delphi-2M menggunakan catatan kesehatan dan faktor gaya hidup untuk memperkirakan kemungkinan pengembangan penyakit hingga 20 tahun ke depan.

Apa tujuan dari pengembangan model ini?

Tujuan dari pengembangan model ini adalah untuk membantu profesional kesehatan dalam mengidentifikasi orang yang berisiko tinggi agar dapat melakukan langkah pencegahan lebih awal.

Siapa yang terlibat dalam penelitian ini?

Penelitian ini melibatkan para ilmuwan seperti Moritz Gerstung dan Stefan Feuerriegel.

Mengapa prediksi multi-penyakit penting dalam kesehatan masyarakat?

Prediksi multi-penyakit penting karena memungkinkan profesional kesehatan memberikan jawaban yang komprehensif tanpa harus menjalankan banyak model untuk setiap penyakit.