AI навчився передбачати ризик інсульту, діабету і раку за вашими аналізами: пояснення вчених
AI аналізує медичні дані та показує ризик інсульту, раку і діабету до появи симптомів. Вчені пояснили, як працює технологія.
Дослідники з Європейської лабораторії молекулярної біології (EMBL), Німецького центру досліджень раку та Копенгагенського університету представили інструмент штучного інтелекту Delphi-2M, здатний передбачати розвиток більш ніж тисячі захворювань і навіть моделювати стан здоров’я людини на роки вперед.
Система аналізує медичну історію, вік, стать, а також ключові фактори способу життя — наприклад, чи курить людина або має ожиріння. На основі цих даних Delphi-2M розраховує ймовірність розвитку захворювань — від раку й діабету до серцево-судинних і респіраторних хвороб — і навіть прогнозує, коли вони можуть виникнути.
«Люди хворіють за передбачуваними схемами. Наша модель штучного інтелекту вивчає ці схеми і може прогнозувати майбутні ризики для здоров’я», — пояснює Томас Фіцджеральд, науковий співробітник EMBL.
Delphi-2M навчали на даних понад 2,3 мільйона пацієнтів — 400 тисяч із UK Biobank і 1,9 мільйона з Данії. Модель працює за принципами, подібними до великих мовних моделей (LLM), але замість текстів аналізує послідовності медичних випадків.
Результати подаються у відсотках — подібно до прогнозу погоди. Вчені очікують, що пацієнти зможуть користуватися Delphi-2M уже в найближчі роки.
«Ви приходите до лікаря, і він може сказати: ось чотири головні ризики для вас і дві речі, які можна зробити, щоб їх зменшити. Підозрюю, що всім рекомендуватимуть схуднути, а якщо ви курите, то кинути курити. Але для деяких захворювань будуть дуже конкретні поради», — зазначає тимчасовий виконавчий директор EMBL Еван Бірні.
Головна перевага Delphi-2M — здатність прогнозувати всі основні хвороби одночасно, а не лише окремі стани, як це роблять нинішні калькулятори ризику (наприклад, Qrisk, який оцінює ймовірність інфаркту чи інсульту протягом 10 років).
«Це початок нового способу розуміння здоров’я людини та вивчення прогресу захворювань. Такі моделі допоможуть персоналізувати медичну допомогу й навіть планувати навантаження на систему охорони здоров’я», — підкреслює професор Моріц Герстунг з Німецького центру досліджень раку.
