Noua unealtă de inteligență artificială pentru evaluarea riscurilor de sănătate
O echipă de cercetători a dezvoltat o nouă unealtă bazată pe inteligența artificială, capabilă să prezică riscurile personale pentru peste 1.000 de boli și să prognozeze schimbările în sănătate cu până la un deceniu în avans. Această unealtă, denumită Delphi-2M, a fost creată de experți de la European Molecular Biology Laboratory (EMBL), Centrul German de Cercetare în Cancer și Universitatea din Copenhaga, utilizând concepte algoritmice similare cu cele folosite în modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLMs).
Funcționarea unealtă
Delphi-2M analizează istoricul medical al pacienților, evaluând probabilitatea de a dezvolta diverse boli, cum ar fi cancerul, diabetul, bolile cardiovasculare și alte afecțiuni. Unealta ia în considerare evenimentele medicale din trecut, precum diagnosticul bolilor, precum și factorii de stil de viață, cum ar fi obezitatea, fumatul sau consumul de alcool, împreună cu vârsta și sexul pacientului. De asemenea, analizează datele anonimizate ale pacienților pentru a prezice ce s-ar putea întâmpla în următorul deceniu și nu numai.
Datele utilizate pentru antrenare
Modelul a fost antrenat și testat pe date anonimizate provenite de la 400.000 de persoane din studiul UK Biobank și de la 1,9 milioane de pacienți din registrul național danez. Riscurile de sănătate sunt exprimate ca rate în timp, similar cu prognoza meteorologică.
Beneficiile pentru pacienți
Ewan Birney, directorul executiv interimar al EMBL, a menționat că pacienții ar putea beneficia de această unealtă în următorii câțiva ani. Clinicienii ar putea utiliza instrumentul pentru a identifica principalele riscuri pentru pacienți și pentru a oferi recomandări de schimbare a stilului de viață, precum pierderea în greutate sau renunțarea la fumat.
Avantajele față de metodele existente
Delphi-2M se distinge de metodele existente, cum ar fi Qrisk, care calculează riscul de atac de cord sau accident vascular cerebral pe termen de zece ani, prin capacitatea sa de a evalua simultan toate bolile și pe o perioadă extinsă de timp. Eficiența modelului Delphi-2M este comparabilă cu cea a modelelor existente pentru o singură boală.
Perspectivele viitoare
Prof. Moritz Gerstung, șeful diviziei de inteligență artificială în oncologie la Centrul German de Cercetare în Cancer, a subliniat că aceasta este începutul unei noi modalități de a înțelege sănătatea umană și progresia bolilor. Modelele generative, precum Delphi-2M, ar putea, într-o zi, să ajute la personalizarea îngrijirii și la anticiparea nevoilor de sănătate la scară largă.
Impactul acestei tehnologii ar putea revoluționa modul în care se face prevenția și tratamentul bolilor, permițând o abordare mai proactivă în gestionarea sănătății individuale.
