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Delphi-2M, l’IA che può prevedere il rischio di 1000 malattie con 10 anni di anticipo

Il nuovo modello Delphi-2M analizza dati clinici e immagini retiniche per anticipare il rischio di patologie gravi rivoluzionando la prevenzione personalizzata con l’IA

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Intelligenza Artificiale

IA / alanews

Marco Andreoli di Marco Andreoli

Classe 1999, ho studiato Storia alla Statale di Milano. Dal 2021 scrivo per diverse testate, dal calcio dilettantistico per Sprint e Sport, alla cronaca nazionale per Il Giornale d'Italia, mantenendo anche un focus particolare sugli Esteri.

Roma, 17 settembre 2025 – Prevedere il rischio di sviluppare oltre 1.000 malattie con un anticipo superiore ai 10 anni potrebbe diventare una realtà grazie a un avanzato modello di Intelligenza Artificiale (IA) denominato Delphi-2M. Il sistema, sviluppato da un team internazionale guidato dal Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare (EMBL) e dal Centro tedesco per la ricerca sul cancro (DKFZ), è stato addestrato utilizzando i dati clinici di 400mila individui della UK Biobank. La ricerca, pubblicata su Nature, segna un importante passo verso la medicina personalizzata e la prevenzione anticipata delle malattie.

Il funzionamento di Delphi-2M e le sue applicazioni cliniche

Il modello Delphi-2M analizza la storia clinica di un paziente sotto forma di sequenze temporali di eventi sanitari, riuscendo a prevedere il rischio di malattia in base all’ordine e agli intervalli di tempo tra tali eventi. L’IA ha mostrato particolare efficacia nel predire patologie con andamenti chiari e costanti, come infarto e diversi tipi di cancro. Tuttavia, la capacità predittiva risulta meno affidabile per condizioni più imprevedibili, come i disturbi mentali e le complicazioni legate alla gravidanza.

Questa tecnologia si inserisce in un contesto più ampio di innovazioni nel campo della diagnostica precoce. Studi recenti evidenziano come l’analisi delle immagini della retina, grazie a tecniche di imaging ad altissima risoluzione integrate con l’intelligenza artificiale, possa anticipare di anni la diagnosi di malattie sistemiche quali Alzheimer, Parkinson, infarto, ictus e diabete di tipo 2. La retina, infatti, rappresenta una finestra privilegiata sul sistema nervoso centrale e sulla salute cardiovascolare, offrendo biomarcatori preziosi per la medicina preventiva.

Verso una medicina preventiva e personalizzata

L’integrazione di modelli di deep learning nell’analisi di dati clinici e immagini retiniche promette di rivoluzionare il settore sanitario, fornendo strumenti non invasivi, rapidi e a basso costo per la diagnosi precoce e il monitoraggio di patologie croniche e degenerative. In particolare, le immagini del fondo oculare hanno permesso di determinare l’età biologica di un individuo, correlata al rischio di mortalità per tutte le cause, cardiovascolare e oncologica. In questo scenario, l’Intelligenza Artificiale si configura come un alleato fondamentale per anticipare l’insorgenza delle malattie e migliorare significativamente la qualità della prevenzione e dei trattamenti su misura.

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