ИИ может прогнозировать ваше будущее здоровье – точно так же, как погода

По словам ученых, искусственный интеллект может предсказать проблемы со здоровьем людей в течение десятилетия в будущем.

Технология научилась определять закономерности в медицинских картах людей, чтобы рассчитать их риск более 1000 заболеваний.

Исследователи говорят, что это как прогноз погоды, который ожидает 70% вероятности дождя, но для здоровья человека.

Их видение состоит в том, чтобы использовать модель ИИ для определения пациентов с высоким риском для предотвращения заболеваний и помочь больницам понять спрос в своей области, за годы ранее.

Модель, называемая Delphi-2M, использует аналогичную технологию для известных чат-ботов искусственного интеллекта, таких как CHATGPT.

Чатботы ИИ обучаются понимать шаблоны языка, чтобы они могли предсказать последовательность слов в предложении.

Delphi-2M был обучен находить закономерности в анонимных медицинских картах, чтобы он мог предсказать, что будет дальше и когда.

Это не предсказывает точные даты, как сердечный приступ 1 октября, но вместо этого оценивает вероятность 1231 заболевания.

«Таким образом, точно так же, как погода, где мы могли бы иметь 70% шанс на дождь, мы можем сделать это для здравоохранения», – сказал мне профессор Эван Бирни, временный исполнительный директор Европейской лаборатории молекулярной биологии.

«И мы можем сделать это не только для одной болезни, но и все заболевания одновременно – мы никогда не могли это делать раньше. Я взволнован», – сказал он.

Модель ИИ была первоначально разработана с использованием анонимных данных в Великобритании, включая госпитализацию, записи GP и привычки образа жизни, такие как курение, собранные у более чем 400 000 человек в рамках Исследовательский проект по биобанку в ВеликобританииПолем

Затем модель была протестирована, чтобы увидеть, сложились ли ее прогнозы с использованием данных других участников биобанка, а затем с 1,9 миллионами медицинских карт в Дании.

«Это хорошо, это действительно хорошо в Дании», – говорит профессор Бирни.

«Если наша модель говорит, что это риск одного в 10 лет на следующий год, действительно, похоже, она оказывается одним из 10.»

Модель лучше всего подходит для прогнозирования таких заболеваний, как диабет 2 типа, сердечные приступы и сепсис, которые имеют четкий прогрессирование заболевания, а не более случайные события, такие как инфекции.

Людям уже предлагается статистин снижения уровня холестерина, основанный на расчете их риска сердечного приступа или инсульта.

Инструмент искусственного интеллекта не готов к клиническому использованию, но план состоит в том, чтобы использовать его аналогичным образом, чтобы определить пациентов с высоким риском, в то время как есть возможность вмешиваться на раннем этапе и предотвратить заболевание.

Это может включать лекарства или конкретные советы по образу жизни – такие как люди, которые могут развивать некоторые расстройства печени, которые приносят пользу, от сокращения потребления алкоголя больше, чем население в целом.

Искусственный интеллект также может помочь информировать программы по проведению болезней и проанализировать все записи здравоохранения в области, чтобы предвидеть спрос, например, сколько сердечных приступов в год будет в Норвиче в 2030 году, чтобы помочь планировать ресурсы.

«Это начало нового способа понять здоровье человека и прогрессирование заболеваний», – сказал профессор Мориц Герстернг, глава отделения ИИ по онкологии в DKFZ, немецком исследовании рака.

Он добавил: «Генеративные модели, такие как наши, могут однажды помочь персонализировать уход и предвидеть потребности в здравоохранении в масштабе».

Модель ИИ, описано в научном журнале Natureнуждается в переработке и тестировании до того, как он будет использован клинически.

Существуют также потенциальные предубеждения, так как они были построены из британских данных по биобанку, которые взяты в основном от людей в возрасте от 40 до 70 лет, а не от всего населения.

В настоящее время модель модернизируется, чтобы учитывать больше медицинских данных, таких как визуализация, генетика и анализ крови.

Но профессор Бирни говорит: «Просто для стресса, это исследование-все необходимо протестировать, хорошо регулировать и подумать, прежде чем оно будет использовано, но технология здесь предназначена для того, чтобы сделать такие прогнозы».

Он ожидает, что это будет следовать аналогичному пути к использованию геномики в здравоохранении, где потребовалось десятилетие, чтобы пойти, чтобы ученые были уверены в этой технологии, чтобы здравоохранение было способно их регулярно использовать.

Исследование было сотрудничеством между Европейской лабораторией молекулярной биологии, немецким исследовательским центром рака (DKFZ) и Университетом Копенгагена.

Профессор Густаво Судре, исследователь нейровизуализации и искусственного интеллекта в Королевском колледже Лондон, прокомментировал: «Это исследование, похоже, является значительным шагом к масштабируемому, интерпретируемому и, что наиболее важно, этически ответственной формы прогнозирующего моделирования в медицине».