3 Minuty
Nowa AI prognozuje tysiące wyników zdrowotnych
Międzynarodowy zespół badawczy opracował model sztucznej inteligencji, który potrafi przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia ponad 1000 chorób na lata przed ich pojawieniem się, bazując na historii medycznej pacjenta. System ten, nazwany Delphi-2M, bazuje na architekturze sieci neuronowej typu transformer — tej samej, która napędza popularnych asystentów konwersacyjnych, takich jak ChatGPT. Rozwiązanie to otwiera nowe możliwości w długoterminowej predykcji ryzyka klinicznego.
Jak działa Delphi-2M
Delphi-2M został wytrenowany na danych z brytyjskiego UK Biobank, gigantycznej bazy biomedycznej obejmującej około pół miliona uczestników, oraz zweryfikowany na podstawie prawie dwóch milionów rekordów z duńskiego rejestru publicznej opieki zdrowotnej. Traktując sekwencje diagnoz niczym zdania, model transformer uczy się rozpoznawać wzorce, współwystępowanie i kolejność zdarzeń w historii pacjenta — efektywnie odnajdując „gramatykę” trajektorii klinicznych, która może sygnalizować przyszłe schorzenia.
Naukowcy podają, że model potrafi wyodrębnić pacjentów o istotnie wyższym lub niższym ryzyku zdarzeń, takich jak zawał serca, niż wynikałoby to z samych danych demograficznych. W przeciwieństwie do standardowych wskaźników ryzyka skoncentrowanych na pojedynczych schorzeniach, Delphi-2M generuje równoczesne, długoterminowe prognozy dla setek dolegliwości.
Najważniejsze dane
- Dane treningowe: ok. 500 000 uczestników UK Biobank
- Dane walidacyjne: ok. 2 miliony duńskich rekordów zdrowotnych
- Zakres: prognozy dla ponad 1000 chorób
Walidacja, ograniczenia i aspekty etyczne
Zespół opublikował wyniki w recenzowanym czasopiśmie, ale zastrzega, że Delphi-2M nie jest jeszcze gotowy do zastosowań klinicznych. Niezależni eksperci podkreślają istotne ograniczenia: zarówno brytyjskie, jak i duńskie zbiory danych nie są w pełni reprezentatywne pod względem wieku, pochodzenia etnicznego czy różnorodności wyników zdrowotnych, co może prowadzić do stronniczości prognoz. Przed jakimkolwiek wdrożeniem klinicznym konieczne będą dodatkowe testy w różnych populacjach, walidacja prospektywna oraz przegląd regulacyjny.
Badacze technologii medycznych wskazują na dwa równorzędne priorytety: przejrzystość oraz nadzór etyczny. Wytłumaczalna AI pomaga lekarzom zrozumieć, dlaczego model sugeruje konkretne oszacowania ryzyka, co buduje zaufanie i bezpieczeństwo. Niektórzy współautorzy podkreślają, że Delphi-2M to krok w stronę skalowalnych i etycznie odpowiedzialnych modeli predykcyjnych, lecz konieczna jest szersza kontrola.
Potencjalne zastosowania i wpływ na systemy opieki
Jeśli system Delphi-2M zostanie odpowiednio potwierdzony i zintegrowany, może odegrać kluczową rolę w prewencji oraz planowaniu w ochronie zdrowia. Oto przykładowe zastosowania:
- Ukierunkowany monitoring pacjentów z wysokim ryzykiem
- Wcześniejsze interwencje medyczne w celu zapobieżenia progresji choroby
- Lepiej zaplanowana alokacja zasobów w systemach ochrony zdrowia pod presją
Dla porównania, popularne narzędzia typu QRISK3 szacują krótkoterminowe ryzyko chorób serca u pojedynczego pacjenta; Delphi-2M obejmuje jednocześnie szerokie spektrum chorób i dłuższe okresy, oferując zupełnie nową klasę wsparcia decyzji klinicznych.
Znaczenie dla AI w ochronie zdrowia
To osiągnięcie pokazuje, że modele oparte na transformerach można przystosować nie tylko do analizy języka naturalnego, ale także do badania długoterminowych elektronicznych rejestrów zdrowotnych oraz przewidywania przyszłych diagnoz. Postęp ten podkreśla zarówno potencjał AI w rozszerzaniu opieki prewencyjnej, jak i potrzebę walki z uprzedzeniami, zapewnienia przejrzystości oraz rzetelnej walidacji, zanim wyniki badań trafią do praktyki.
„Takie modele jak Delphi-2M mogą wspierać monitoring i wcześniejsze interwencje”, zauważa jeden z badaczy, podczas gdy inni apelują o dalsze testy i ostrożność. W miarę jak systemy zdrowotne i regulatorzy rozważają rolę dużych modeli AI, kluczowe będą przejrzystość oraz równościowe wyniki dla bezpiecznego wdrożenia.
Źródło: smarti
Komentarze