AIが20年先の1000種類以上の疾患リスクを予測――「Delphi-2M」が医療予防の新たな地平を切り開く 2025年9月、Nature誌に掲載された研究により、人工知能（AI）が個人の健康状態から、20年先までに発症する可能性のある1000種類以上の疾患を予測する新たなツール「Delphi-2M」が開発された。このシステムは、イギリスのバイオバンク（UK Biobank）に蓄積された40万人の健康記録を基に学習し、年齢、性別、肥満度、喫煙・飲酒習慣といった生活習慣因子を含む多様なデータを統合して、個々人の未来の疾患リスクを評価する。従来のAI予測ツールはたいてい1疾患に限定されていたが、Delphi-2Mは複数疾患を一度に分析可能であり、医療現場でのスクリーニング効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めている。 研究を主導したドイツがん研究センターのモリッツ・ゲルシュング氏は、「医療従事者が何十もの単一疾患予測モデルを個別に実行する必要がなくなる」と強調。この多病種予測能力は、臨床現場での迅速なリスク評価や、高リスク者への早期介入に貢献すると期待されている。特に、がん、自己免疫疾患、皮膚疾患など、長期的な予防が重要な疾患のリスクを前もって把握できれば、生活習慣の改善や定期検診の強化が可能になる。 Delphi-2Mは、チャットボットの基盤となる「生成型事前学習変換器（GPT）」のアーキテクチャを医療用途にカスタマイズしたことで実現。大量の健康データからパターンを学習し、未来の健康経過を「シナリオ」として生成できる点が特徴。研究結果によれば、単一疾患予測モデルやバイオマーカーを用いた機械学習手法と比較しても、精度は同等以上に達しており、「驚異的な性能」と評価された。 一方、AIの倫理的影響についても新たな懸念が浮上している。別の研究では、タスクをAIに委任できる環境では、人々が税務報告などの場面で不正行為を行う傾向が高まることが示された。AIに「代行させる」ことで責任の所在が曖昧になり、倫理的判断が希薄化する「AIへの責任回避」現象が生じる可能性がある。この点は、医療分野におけるAIの導入に際して、監視体制やガイドラインの整備が急務であることを示唆している。 さらに、欧州ではエネルギー効率の高いAIスーパーコンピュータ「JUPITER」が稼働を開始。これにより、AI研究や気候モデル、生物データ解析の加速が期待される。また、イカの腕の動きを体系的に記録する「イカ辞書」の構築も進んでおり、神経科学やロボット工学への応用が見込まれる。 これらの進展は、AIが医療、社会、科学のあらゆる分野で根幹的な変化をもたらしていることを示している。Delphi-2Mのような技術は、個別予防医療の実現に向けた重要な一歩であり、今後の健康政策や医療インフラの再設計に大きな影響を与えるだろう。