ИИ может предсказывать ваше будущее здоровье — так же, как погоду

Ученые утверждают, что искусственный интеллект способен предсказывать проблемы со здоровьем у людей на десятилетие вперед.

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

Исследователи говорят, что это похоже на прогноз погоды, который предполагает 70%-ную вероятность дождя, но для здоровья человека.

Их идея заключается в том, чтобы использовать модель ИИ для выявления пациентов с высоким риском заболевания, чтобы предотвращать заболевания и помогать больницам заблаговременно оценивать спрос в своем регионе.

Модель под названием Delphi-2M использует технологию, схожую с технологией известных чат-ботов на основе искусственного интеллекта, таких как ChatGPT.

Чат-боты на основе искусственного интеллекта обучены понимать закономерности языка, чтобы иметь возможность предсказывать последовательность слов в предложении.

Delphi-2M обучен находить закономерности в анонимных медицинских записях, чтобы иметь возможность предсказывать, что и когда произойдет дальше.

Он не предсказывает точные даты, как, например, сердечный приступ 1 октября, а вместо этого оценивает вероятность 1231 заболевания.

«Таким образом, как и в случае с погодой, где вероятность дождя составляет 70%, мы можем сделать то же самое и для здравоохранения», — сказал мне профессор Эван Бирни, исполняющий обязанности исполнительного директора Европейской лаборатории молекулярной биологии.

«И мы можем сделать это не только для одной болезни, но и для всех болезней одновременно — мы никогда раньше не могли этого сделать. Я воодушевлён», — сказал он.

Первоначально модель ИИ была разработана с использованием анонимных данных из Великобритании, включая данные о госпитализациях, записи врачей общей практики и привычки образа жизни, такие как курение, собранные у более чем 400 000 человек в рамках исследовательского проекта Британского биобанка .

Затем модель была протестирована, чтобы выяснить, подтверждаются ли ее прогнозы, с использованием данных других участников Биобанка, а затем с использованием медицинских карт 1,9 миллиона человек в Дании.

«В Дании все хорошо, действительно хорошо», — говорит профессор Бирни.

«Если наша модель говорит, что риск в следующем году составляет один к десяти, то, похоже, он действительно окажется равным одному к десяти».

Модель лучше всего подходит для прогнозирования таких заболеваний, как диабет 2 типа, сердечные приступы и сепсис, которые имеют четко выраженную тенденцию к прогрессированию, а не более случайных событий, таких как инфекции.

Людям уже предлагают статины, снижающие уровень холестерина, на основании расчета риска сердечного приступа или инсульта.

Инструмент на основе ИИ пока не готов к клиническому применению, но планируется использовать его аналогичным образом — для выявления пациентов с высоким риском, пока есть возможность вмешаться на ранней стадии и предотвратить заболевание.

Это может включать в себя лекарства или особые рекомендации по образу жизни — например, людям, у которых есть вероятность развития некоторых заболеваний печени, сокращение потребления алкоголя принесет большую пользу, чем остальному населению.

Искусственный интеллект также может помочь в разработке программ скрининга заболеваний и анализе всех медицинских записей в регионе для прогнозирования спроса (например, сколько сердечных приступов в год будет происходить в Норвиче в 2030 году), чтобы помочь в планировании ресурсов.

«Это начало нового подхода к пониманию здоровья человека и развития заболеваний», — заявил профессор Мориц Герстунг, руководитель отдела ИИ в онкологии в DKFZ, Немецком центре исследования рака.

Он добавил: «Такие генеративные модели, как наша, однажды смогут помочь персонализировать уход и прогнозировать потребности в здравоохранении в больших масштабах».

Модель ИИ, описанная в научном журнале Nature , нуждается в доработке и тестировании перед ее клиническим использованием.

Также существуют потенциальные предубеждения, поскольку исследование было создано на основе данных Британского биобанка, которые в основном получены от людей в возрасте от 40 до 70 лет, а не от всего населения.

В настоящее время модель модернизируется с целью учета большего количества медицинских данных, таких как визуализация, генетические исследования и анализ крови.

Но профессор Бирни говорит: «Просто хочу подчеркнуть, что это всего лишь исследование — перед использованием всё должно быть проверено, тщательно отрегулировано и продумано. Но технологии позволяют делать подобные прогнозы».

Он ожидает, что процесс пойдет по тому же пути, что и использование геномики в здравоохранении: потребовалось десятилетие, чтобы от уверенности ученых в технологии до ее повсеместного использования в здравоохранении.

Исследование стало результатом сотрудничества Европейской лаборатории молекулярной биологии, Немецкого центра исследований рака (DKFZ) и Копенгагенского университета.

Профессор Густаво Судре, исследователь в области нейровизуализации и искусственного интеллекта из Королевского колледжа Лондона, прокомментировал: «Это исследование, по всей видимости, станет значительным шагом на пути к масштабируемой, интерпретируемой и, что самое важное, этически ответственной форме прогностического моделирования в медицине».