糖尿病患者 – 或其他监测自己糖摄入量的人 – 可能会看着一块饼干并想知道，“吃这个会如何影响我的血糖水平？生成式 AI 模型现在可以预测答案。
来自魏茨曼科学研究所、特拉维夫初创公司 Pheno.AI 和 NVIDIA 的研究人员领导开发了 GluFormer，这是一种 AI 模型，可以根据过去的血糖监测数据预测个人未来的血糖水平和其他健康指标。
据哈佛健康出版社和纽约大学朗格尼健康中心称，来自连续血糖监测的数据可以帮助更快地诊断糖尿病前期或糖尿病患者。GluFormer 的 AI 功能可以进一步提高这些数据的价值，帮助临床医生和患者发现异常情况，预测临床试验结果，并提前四年预测健康结果。
研究人员表明，在将饮食摄入量数据添加到模型中后，GluFormer 还可以预测一个人的血糖水平将如何对特定食物和饮食变化做出反应，从而实现精准营养。
准确预测糖尿病高危人群的血糖水平可以使医生和患者更快地采取预防性护理策略，改善患者的预后并减少糖尿病的经济影响，到 2030 年，糖尿病的全球经济影响可能达到 2.5 万亿美元。
像 GluFormer 这样的 AI 工具有可能帮助数亿患有糖尿病的成年人。目前，这种疾病影响着世界上大约 10% 的成年人——到 2050 年，这一数字可能会翻一番，影响超过 13 亿人。它是全球 10 大死亡原因之一，副作用包括肾脏损伤、视力丧失和心脏问题。
GluFormer 是一种 transformer 模型，一种跟踪顺序数据中关系的神经网络架构。它与 OpenAI 的 GPT 模型具有相同的架构——在这种情况下，生成葡萄糖水平而不是文本。
“医疗数据，尤其是连续血糖监测，可以被视为追踪整个生命周期中生物过程的诊断测试序列，”NVIDIA AI 研究高级总监 Gal Chechik 说。“我们发现，为长文本序列开发的 transformer 架构可以进行一系列医学测试并预测下一次测试的结果。在此过程中，它可以了解诊断测量如何随着时间的推移而发展。
该模型根据 10,000 多名非糖尿病研究参与者的 14 天血糖监测数据进行训练，并通过可穿戴监测设备每 15 分钟收集一次数据。这些数据是作为人类表型项目的一部分收集的，该项目是 Pheno.AI 的一项倡议， 是一家旨在通过数据收集和分析来改善人类健康的初创公司。
“两个重要因素同时融合在一起，使这项研究成为可能：NVIDIA 支持的生成式 AI 技术的成熟和魏茨曼研究所对大规模健康数据的收集，”该论文的主要作者、NVIDIA 研究员、魏茨曼科学研究所博士生 Guy Lutsker 说。它使我们处于独特的位置，可以从数据中提取有趣的医学见解。
研究小组在其他 15 个数据集中验证了 GluFormer，发现它可以很好地预测其他群体的健康结果，包括糖尿病前期、1 型和 2 型糖尿病、妊娠糖尿病和肥胖症患者。
他们使用一组 NVIDIA Tensor Core GPU 来加速模型训练和推理。
除了葡萄糖水平之外，GluFormer 还可以预测医学价值，包括内脏脂肪组织，这是衡量肝脏和胰腺等器官周围体脂量的指标;收缩压，与糖尿病风险相关;以及呼吸暂停低通气指数，一种与 2 型糖尿病相关的睡眠呼吸暂停的测量方法。
