Apvienotās Karalistes Biobank pētījumi apgalvo, ka mākslīgā intelekta programma var novērtēt vairāk nekā 1000 slimību risku, un zinātnieki apgalvo, ka to varētu izmantot ārsti nākamajos piecos līdz 10 gados.
Delphi-2m var paredzēt vairāk nekā 1000 slimību(Attēls: Getty Images)
Ārsti varētu izmantot jaunu AI rīku, lai prognozētu, kad kāds iegūs vēzi vai viņam būs sirdslēkme.
Pētījumi rāda, ka mākslīgā intelekta programma var novērtēt vairāk nekā 1000 slimību risku, un zinātnieki apgalvo, ka ārsti to varētu izmantot nākamo piecu līdz 10 gadu laikā. Viņi ir apmācījuši un pārbaudījuši modeli, izmantojot anonimizētus pacientu ierakstu datus, lai palīdzētu paredzēt, kas ar cilvēkiem varētu notikt nākamās desmitgades laikā un pēc tam.
Eiropas molekulārās bioloģijas laboratorijas (EMBL) direktors Evans Birnijs, kurš strādāja pie pētījuma, sacīja: “Nākotne – un šī ir piecu līdz 10 gadu laikā – ir tad, kad klīnicisti tiek pastiprināti un atbalstīti ar šiem sarežģītajiem AI rīkiem.
Ārsti varēja paredzēt slimību, pirms tā streiko(Attēls: Getty Images)
Lasīt vairāk: Zinātnieki identificē divus labākos vingrošanas dienas laikus, lai samazinātu vēža riskuLasīt vairāk: “Nedēļas nogales karotāji”, kuri visu vingrinājumu veic sestdien un svētdien
“Jūs ieejat ārsta operācijā, un klīnicists ir ļoti pieradis izmantot šos rīkus, un viņi var pateikt:” Šeit ir četri galvenie riski, kas ir jūsu nākotnē, un šeit ir divas lietas, kuras jūs varētu darīt, lai to patiešām mainītu. “
“Man ir aizdomas, ka ikvienam tiks teikts zaudēt svaru, un, ja jūs smēķējat, jums liks pārtraukt smēķēšanu – un tas būs jūsu datos, lai padoms nenozīmē, bet dažām slimībām es domāju, ka būs dažas ļoti specifiskas lietas. Tā ir nākotne, kuru mēs vēlamies radīt.”
AI tika apmācīts par anonimizētiem pacientu datiem no 400 000 cilvēku no Lielbritānijas biobankas. Pēc tam pētnieki pārbaudīja modeli, izmantojot datus no 1,9 miljoniem pacientu Dānijas nacionālajā pacientu reģistrā.
Mākslīgais intelekts ir sagrāvis skaitļus un var novērtēt mūsu risku(Attēls: Getty Images)
Modelis darbojas, novērtējot varbūtību, vai cilvēkiem var attīstīties tādas slimības kā vēzis, diabēts, sirds un asinsvadu slimības un elpceļu slimības. Veselības risks tiek izteikts kā likmes laika gaitā, līdzīgi kā 70% lietus iespējamības prognozēšana.
Šis rīks labāk piedāvāja prognozes apstākļiem ar skaidriem progresijas modeļiem, piemēram, noteiktiem vēža veidiem un sirdslēkmes. Tas bija mazāk ticams apstākļiem, kas var būt mainīgi, piemēram, garīgās veselības problēmas vai ar grūtniecību saistītas komplikācijas.
Vācijas vēža pētījumu centra onkoloģijas onkoloģijas nodaļas vadītājs Morics Gerstungs, kurš strādāja pie pētījuma, sacīja: “Tas ir sākums jaunam veidam, kā izprast cilvēku veselību un slimības progresēšanu. Ģeneratīvie modeļi, piemēram, mūsējais, varētu palīdzēt personalizēt aprūpi un paredzēt veselības aprūpes vajadzības mērogā.
AI novērtē mūsu “medicīnisko notikumu” vēsturi(Attēls: Getty Images/Istockphoto)
“Mācoties no lielām populācijām, šie modeļi piedāvā spēcīgu objektīvu par to, kā slimības izvēršas, un galu galā varētu atbalstīt agrākas, pielāgotas iejaukšanās.”
Šis rīks tika barots ar datiem un meklēja “medicīniskus notikumus” cilvēku vēsturē, piemēram, kad tika diagnosticētas slimības, kā arī tādi dzīvesveida faktori kā tas, vai cilvēki bija aptaukojušies, kūpināja vai dzēra alkoholu, kā arī viņu vecumu un seksu. Tā iemācījās prognozēt slimības risku no secības, kādā šādi notikumi notika un cik daudz laika bija pagājis starp viņiem.
Ārsti varētu izmantot AI, lai pateiktu mums, kad nākotnē mēs nopietni saslimstos(Attēls: Getty Images)
Lasīt vairāk: “Super cilvēku kā zinātnieku bailes mērķis ir laboratorijā radīt pirmo cilvēka genomuLasīt vairāk: Dzīves noslēpums ilgāk var būt paslēpts ļoti viegli ņiprās staigāšanas vingrinājumos
Pētījumā, kas publicēts žurnālā Nature, secināts: “Delphi-2M prognozē vairāk nekā 1000 slimību rādītājus, nosacīti katra indivīda pagātnes slimības vēsturē, ar precizitāti salīdzināma ar esošajiem vienas slimības modeļiem.
Tās ģeneratīvā raksturs ļauj arī paraugu ņemšanu no sintētiskām veselības trajektorijām, nodrošinot jēgpilnu potenciālā slimības sloga aprēķinus līdz 20 gadiem. “
