當糖尿病患者或其他監測糖攝入量者面對一塊餅干時，可能會心想：“吃了這個會對我的血糖水平會產生什么影響？”如今生成式 AI 模型就可以實現結果預測。

由魏茲曼科學研究院、初創公司 Pheno.AI 和 NVIDIA 的研究人員共同主導開發的 AI 模型GluFormer，能夠根據過去的血糖監測數據，預測個人未來的血糖水平和其他健康指標。

《哈佛健康雜志》和紐約大學朗格尼健康中心表示，連續監測葡萄糖數據有助于更快速地診斷糖尿病前期病癥或糖尿病。GluFormer 的 AI 功能可以進一步發揮這些數據的作用，幫助臨床醫生和患者發現異常、預測臨床試驗結果、并提前四年預測健康狀況。

研究人員表示，在將飲食攝入數據添加到該模型中后，GluFormer 還能預測個人的血糖水平對特定食物和飲食變化的反應，實現精準營養管理。

通過預測糖尿病高危人群的血糖水平，醫生和患者可以盡早采取預防性護理措施，以提高患者的療效，并減少糖尿病對經濟的影響。到 2030 年，糖尿病對全球的經濟影響可能達到 2.5 萬億美元。

GluFormer 這樣的 AI 工具將幫助數以億計的糖尿病成年患者。目前，全球約有 10% 的成年人患有糖尿病。到 2050 年，這一數字可能會增加一倍至 13 多億人。糖尿病是全球十大死因之一，該疾病會引發腎臟損傷、視力下降和心臟病等問題。

GluFormer 是一個 Transformer 模型，是一種能夠追蹤連續數據關系的神經網絡架構。該模型的架構與 OpenAI 的 GPT 模型相同，只不過生成的是葡萄糖水平而不是文本。

NVIDIA AI 研究高級總監 Gal Chechik 表示：“醫療數據，尤其是葡萄糖連續監測數據可被看作追蹤生命體生物過程的診斷測試序列。我們發現，專為長文本序列開發的 Transformer 架構可以處理醫療測試序列，并預測下一次測試的結果。在此過程中，它可以了解到診斷測量結果如何隨時間的推移而發展。”

該模型在一萬多名非糖尿病研究參與者的 14 天血糖監測數據上訓練而成。這些數據是在 Pheno.AI 發起的人類表型項目中采集的，并且通過可穿戴監測設備每 15 分鐘采集一次。Pheno.AI 是一家致力于通過數據采集和分析改善人類健康的初創公司。

論文第一作者 Guy Lutsker 是 NVIDIA 的研究員，同時也是魏茲曼科學研究院的博士生。他表示：“促成這項研究的兩大重要因素分別是 NVIDIA 驅動的成熟生成式 AI 技術以及魏茲曼研究所采集的大規模健康數據。得益于此，我們才能夠從數據中提煉出有用的醫學洞察。”

研究團隊在其他 15 個數據集上對 GluFormer 進行了驗證，發現它能很好地預測其他群體的健康狀況，包括糖尿病前期、1 型和 2 型糖尿病、妊娠糖尿病以及肥胖癥。

他們使用了NVIDIA Tensor Core GPU集群加快模型的訓練和推理速度。

除了血糖水平，GluFormer 還能預測內臟脂肪組織（衡量肝臟和胰腺等器官周圍身體脂肪量的指標）、收縮壓（與糖尿病風險相關）和呼吸暫停低通氣指數（衡量睡眠呼吸暫停的指標，與 2 型糖尿病相關）等醫學值。