A mesterséges intelligencia képes lehet akár tíz évre előre megjósolni, hogy kinek milyen betegsége lesz
A kutatók szerint a mesterséges intelligencia akár tíz évre előre jelezhet egészségi gondokat, írja a BBC. A rendszer az emberek egészségügyi adataiban keres mintákat, és több mint 1000 betegség kockázatát számolja. Úgy írják le, mint egy időjárás-előrejelzést: százalékban adja meg a valószínűséget. A cél, hogy időben kiszűrje a magas kockázatú embereket, és évekre előre segítse a kórházak tervezését.
A Delphi-2M nevű modell hasonló technológiára épül, mint a közismert MI-chatbotok, például a ChatGPT. A chatbotok nyelvi mintákat tanulnak, és megjósolják, milyen szavak követik egymást. A Delphi-2M névtelenített egészségügyi adatokból tanulta meg felismerni a mintázatokat, és így jelzi előre, mi következhet és mikor. Nem mond pontos dátumot, hanem 1231 betegség valószínűségét becsli.
– mondta Ewan Birney professzor, az Európai Molekuláris Biológiai Laboratórium megbízott főigazgatója. „Ráadásul nemcsak egy betegségre, hanem egyszerre az összesre – ilyet még soha nem tudtunk. Izgatott vagyok” – tette hozzá.
A fejlesztők először brit, névtelenített adatokon tanították a modellt: kórházi felvételek, háziorvosi adatok és életmódbeli szokások (például dohányzás) több mint 400 ezer résztvevőtől a UK Biobank projektből. Ezután más Biobank-résztvevők adataival ellenőrizték az előrejelzéseket, majd 1,9 millió ember dániai egészségügyi adatán is letesztelték. „Ha a modellünk azt mondja, hogy a következő évben tízből egy az esély, akkor tényleg nagyjából tízből egy esetben következik be” - tette hozzá Birney professzor.
Az orvosok ma is írnak fel koleszterincsökkentőt annak alapján, mekkora valakinél a szívinfarktus vagy a stroke kockázata. Az MI-eszköz még nem áll készen a klinikai használatra, de hasonló módon tervezik alkalmazni: korán azonosítani a magas kockázatú embereket, amikor még van esély megelőzni a betegséget. Ez jelenthet gyógyszert vagy célzott életmódtanácsot – például akinek nagyobb az esélye bizonyos májbetegségekre, annak a szokásosnál jobban megérheti visszavenni az alkoholfogyasztásból.
Az MI a szűrőprogramok tervezésében is segíthet, és egy térség összes egészségügyi adatát elemezve előre jelezheti a várható igényeket,
„Ez egy újfajta megközelítés kezdete az emberi egészség és a betegséglefolyás megértésében” – mondta Moritz Gerstung professzor, a Német Rákkutató Központ (DKFZ) onkológiai MI-osztályának vezetője. „Az olyan generatív modellek, mint a miénk, egy napon személyre szabhatják az ellátást, és nagy léptékben előre jelezhetik az egészségügyi szükségleteket.”
A Nature tudományos folyóiratban ismertetett modellt még finomítani és tesztelni kell a klinikai használat előtt. Torzítást okozhat, hogy a UK Biobank adatai főként 40–70 éves emberektől származnak. A fejlesztők most bővítik a modellt képalkotó vizsgálatokkal, genetikai információkkal és vérvizsgálati eredményekkel.
„Fontos hangsúlyozni, hogy ez kutatás – mindent alaposan tesztelni, szabályozni és átgondolni kell, mielőtt használni kezdjük, de a technológia adott ahhoz, hogy ilyen előrejelzéseket készítsünk” – nyomatékosította Birney professzor. Úgy véli, a genomika egészségügyi bevezetéséhez hasonló utat járhat be a folyamat: a tudósok bizalmától a rutinszerű klinikai használatig akár egy évtized is eltelhet.
A kutatás az Európai Molekuláris Biológiai Laboratórium, a Német Rákkutató Központ (DKFZ) és a Koppenhágai Egyetem együttműködésében készült. Gustavo Sudre, a King’s College London kutatója így értékelt: „Ez a munka jelentős lépés a skálázható, értelmezhető és – ami a legfontosabb – etikailag felelős orvosi prediktív modellezés felé.”
