생성형 트랜스포머로 질병 자연사 학습
헬스케어 의사결정은 환자의 과거 및 현재 건강 상태 이해를 바탕으로 미래 질병 경과를 예측하고 변화시키는 데 의존합니다. 인공지능(AI)은 대규모 건강 기록에서 질병 진행 패턴을 학습하여 이 과제를 지원할 잠재력을 가지고 있지만, 그 가능성이 대규모로 충분히 탐구되지 않았습니다. 본 연구에서는 인간 질병의 진행 및 경쟁적 특성을 모델링하기 위해 GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머) 아키텍처를 수정했습니다. 이 모델인 Delphi-2M은 40만 명의 영국 바이오뱅크 참가자 데이터를 학습하고, 190만 명의 덴마크인 외부 데이터를 사…