По словам ученых, новые технологии могут предсказать проблемы со здоровьем людей более чем на десятилетие вперед.
Технология на основе искусственного интеллекта научилась находить закономерности в медицинской истории людей для расчета риска более 1000 заболеваний.
Исследователи говорят, что это похоже на прогноз погоды, который предсказывает 70% вероятность дождя – только для здоровья человека.
Их видение заключается в использовании модели ИИ для выявления пациентов с высоким риском для профилактики заболеваний, а также в том, чтобы помочь больницам понять будущий спрос в своих регионах за несколько лет.
Модель под названием Delphi-2M использует технологии, аналогичные тем, которые лежат в основе известных чат-ботов с искусственным интеллектом, таких как ChatGPT.
Чаты ИИ учатся понимать закономерности не может предсказать, что будет дальше и когда.
Он не предсказывает точные даты — например, сердечный приступ 1 октября — но оценивает вероятность развития 1231 заболевания.
«Итак, как и в случае с погодой, где у нас может быть 70% вероятность дождя, мы можем сделать то же самое для медицины», — говорит профессор Юэн Бирни, исполняющийобязанности генерального директора Европейской лаборатории молекулярной биологии.
И мы можем сделать это не только для одной болезни, но и для всех сразу – мы никогда не могли сделать это раньше. Я в восторге, — добавляет он.
Фото Джеффа Доулинга/EMBL-EBI
Модель ИИ была первоначально разработана на основе анонимных данных Великобритании, включая госпитализацию, записи семейного врача и привычки, такие как курение, собранные у более чем 400 000 человек в рамках исследовательского проекта UK Biobank.
Затем модель была проверена на используя данные других участников Биобанка, а затем медицинские записи 1,9 миллиона человек в Дании.
«Это хорошо работает, очень хорошо в Дании», — говорит профессор Бирни.
«Если наша модель говорит, что риск составляет один из десяти в течение следующего года, это то, что она, похоже, делает», — добавляет он.
Модель лучше всего прогнозирует такие заболевания, как диабет 2 типа, сердечные приступы и сепсис, которые имеют явное прогрессирование, а не более случайные события, такие как инфекции.
Что можно сделать с результатами
Врачи уже сейчас предлагают пациентам статины, снижающие уровень холестерина, на основе расчета риска сердечного приступа или инсульта.
Инструмент ИИ еще не готов к клиническому использованию, но план заключается в том, чтобы применять его аналогичным образом – выявлять пациентов с высоким риском, когда все еще есть возможность правда, будут развиваться определенные заболевания печени, может быть особенно полезно сократить потребление алкоголя больше, чем население в целом.
Искусственный интеллект также может помочь в планировании программ скрининга заболеваний и анализе всех медицинских записей в конкретном регионе для прогнозирования спроса – например, сколько сердечных приступов будет в год в Норидже в 2030 году для планирования ресурсов.
«Это начало нового способа понимания здоровья человека и прогрессирования заболевания», — говорит профессор Мориц Герстунг, заведующий отделом ИИ в онкологии в Немецком онкологическом исследовательском центре (DKFZ).
«Генеративные модели, подобные нашей, могут однажды помочь персонализировать уход и предсказать потребности системы здравоохранения в больших масштабах», — добавляет он.
Модель ИИ, описанная в научном журнале Nature, Nature на основе данных UK Biobank, которые в основном собираются среди людей в возрасте 40–70 лет, а не во всей популяции.
Сейчас модель совершенствуется, чтобы она учитывала больше медицинских данных, таких как радиологическая диагностика, генетика и анализы крови.
«Я хочу подчеркнуть, что это исследование – все должно быть протестировано, хорошо отрегулировано и продумано до его использования, но технология уже позволяет делать такие прогнозы», — отмечает профессор Бирни.
Он предсказывает, что путь будет похож на применение геномики в здравоохранении, когда потребовались десятилетия, чтобы перейти от уверенности ученых в технологии к ее рутинному использованию в медицине.
Исследования проводились в сотрудничестве между Европейской лабораторией молекулярной биологии, Немецким онкологическим исследовательским центром (DKFZ) и;Это исследование выглядит как значительный шаг к масштабируемой, понятной и – самое главное – этически ответственной форме прогностического моделирования в медицине.