Naukowcy opracowali Delphi-2M – przełomowy model AI, który przewiduje ryzyko ponad tysiąca chorób na wiele lat przed ich wystąpieniem. Opublikowane badanie pokazuje, że generatywne modele AI mogą stać się fundamentem medycyny prewencyjnej.
W artykule
Prognozowanie przyszłości zdrowia
Wyobraźmy sobie przyszłość, w której lekarz mógłby określić nie tylko aktualne ryzyka, ale także potencjalne choroby, które mogą pojawić się za dekadę czy dwie. I to wszystko po przeanalizowaniu naszej historii zdrowotnej i stylu życia. Takie właśnie możliwości daje Delphi-2M – system AI stworzony przez Europejski Instytut Bioinformatyki (EMBL-EBI), Niemieckie Centrum Badań nad Rakiem (DKFZ) oraz Uniwersytet Kopenhaski.
Model działa podobnie jak ChatGPT, ale zamiast uczyć się języka naturalnego, analizuje „gramatykę zdrowia”. Wykorzystuje sekwencje zdarzeń medycznych – diagnozy, wizyty u lekarza czy nawyki, takie jak palenie tytoniu lub spożywanie alkoholu. Na ich podstawie uczy się przewidywać przyszłe problemy zdrowotne.
W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi, które koncentrują się na jednej chorobie, Delphi-2M potrafi jednocześnie ocenić ryzyko ponad 1 200 schorzeń. Od cukrzycy i zawału serca, po niektóre rodzaje nowotworów i infekcje septyczne.
Przeczytaj także: Pielęgniarka na kółkach już na oddziale. Nurabot od Foxconn i NVIDII ma odmienić pracę w szpitalach
Jakie prognozy wykonuje Delphi-2M?
Delphi-2M został wytrenowany na zanonimizowanych danych z UK Biobank, obejmujących około 400 tysięcy uczestników. Aby sprawdzić skuteczność modelu, badacze przetestowali go następnie na danych z duńskiego Krajowego Rejestru Pacjentów, który zawiera informacje o 1,9 miliona osób.
W przypadku prognoz krótkoterminowych wyniki robią duże wrażenie. Model potrafi przewidzieć zawał serca w perspektywie dziesięciu lat z około 70% dokładnością. Przy prognozach sięgających dwóch dekad skuteczność spada do 14%, jednak i tak przewyższa tradycyjne metody oparte wyłącznie na wieku i płci pacjenta.
Profesor Ewan Birney z EMBL podkreśla, że już teraz Delphi-2M potrafi trafnie odzwierciedlać ryzyko populacyjne. Z biegiem czasu i lepszymi danymi będzie możliwe dalsze zwiększanie precyzji prognoz.
– To duży krok w stronę bardziej spersonalizowanego i prewencyjnego podejścia do opieki zdrowotnej – twierdzi Birney.
Od profilaktyki do planowania systemów zdrowia
Potencjalne zastosowania Delphi-2M wykraczają daleko poza gabinet lekarski. Model może wspierać lekarzy w identyfikacji pacjentów najbardziej narażonych na rozwój chorób przewlekłych, umożliwiając wdrożenie działań profilaktycznych z dużym wyprzedzeniem. W skali systemowej tego typu rozwiązania mogłyby pomóc w planowaniu wydatków na opiekę zdrowotną, przewidywaniu zapotrzebowania na leki czy lepszej organizacji pracy szpitali.
Naukowcy zaznaczają jednak, że model działa najlepiej w przypadku chorób o przewidywalnym przebiegu, takich jak cukrzyca typu 2 czy schorzenia sercowo-naczyniowe. W przypadku zaburzeń psychicznych czy komplikacji ciążowych, które zależą od wielu nieprzewidywalnych czynników, dokładność prognoz jest ograniczona.
Kwestie etyczne i obawy o prywatność
Entuzjazm związany z możliwościami Delphi-2M idzie w parze z poważnymi obawami. Eksperci ostrzegają, że tak zaawansowane prognozy zdrowotne mogłyby zostać niewłaściwie wykorzystane. Przykładowo przez ubezpieczycieli do podnoszenia składek dla osób z większym ryzykiem chorób czy banki oceniające zdolność kredytową klientów.
Aby ograniczyć te zagrożenia, zespół badawczy zastosował rygorystyczne procedury ochrony prywatności. Dane były zanonimizowane i pozyskane za świadomą zgodą uczestników, a analiza prowadzona w bezpiecznych systemach wirtualnych, które uniemożliwiają transfer wrażliwych informacji poza granice kraju.
Co więcej, model potrafi generować syntetyczne dane zdrowotne, które zachowują statystyczne właściwości rzeczywistych informacji, ale nie odnoszą się do konkretnych osób.
Przeczytaj także: Albania powołuje pierwszego w historii ministra AI. Diella ma walczyć z korupcją i wzmocnić drogę do UE
Jak zmieni się przyszłość medycyny dzięki Delphi-2M?
Choć Delphi-2M nie jest jeszcze gotowy do klinicznego wdrożenia, eksperci nie mają wątpliwości, że to ważny krok w stronę nowej ery opieki zdrowotnej. Profesor Moritz Gerstung z DKFZ określił projekt jako „początek nowego sposobu rozumienia zdrowia człowieka i przebiegu chorób”.
W przyszłości, dzięki integracji z danymi genetycznymi, wynikami badań krwi czy obrazowania medycznego, podobne systemy mogłyby jeszcze skuteczniej wspierać lekarzy w podejmowaniu decyzji i personalizacji leczenia. W obliczu starzejących się społeczeństw i rosnącej liczby chorób przewlekłych, takie rozwiązania mogą stać się kluczowym narzędziem dla medycyny.
Wyniki przeprowadzonego badania zostały zamieszczone w „Nature”.
Porozmawiaj z nami o sztucznej inteligencji
Dołącz do grupy "AI Business" na Facebooku
Polecamy e-book o AI
AI w marketingu – jak zwiększyć sprzedaż i zaangażowanie klientów?
Test Turinga: Czy AI jest już inteligentniejsze od człowieka?