Искусственный интеллект может предсказать риск развития многих заболеваний на годы вперёд
Возможность точного прогнозирования здоровья человека на годы вперёд долгое время оставалась целью медицины будущего. Недавнее исследование европейской группы учёных приблизило эту мечту к реальности — им удалось создать инструмент искусственного интеллекта Delphi-2M, способный предсказывать развитие и сроки более тысячи заболеваний в ближайшие 20 лет. Подробности опубликованы в журнале Nature.
В основе модели лежат данные почти 403 000 участников Биобанка Великобритании. Delphi-2M учитывает пол при рождении, индекс массы тела, курение, употребление алкоголя и историю перенесённых заболеваний. В тестах модель показала точность около 70% по шкале AUC, что является вполне ощутимым результатом для первичных исследований, хотя эти прогнозы ещё не испытаны в реальной клинической практике.
Уникальной особенностью Delphi-2M стало использование трансформаторной архитектуры, похожей на ту, что используется в ChatGPT. Такая структура позволяет анализировать сложные взаимодействия между множественными заболеваниями и адаптироваться к большим объёмам данных. Это выгодно отличает её от предыдущих моделей, которые предсказывали развитие только одного заболевания и требовали больше данных и ресурсов.
Авторы также создали синтетические данные, максимально сохранившие эффективность модели, но полностью обезличенные. Это важно для защиты конфиденциальности пациентов и продвижения открытой науки, поскольку другие исследователи могут адаптировать и обучать модель без риска раскрытия личной информации.
Тем не менее, Delphi-2M пока не готов для непосредственного применения в клиниках. Модель сталкивается с вызовами, включая ограниченность данных о различных этнических группах и трудности масштабирования на другие страны с различными системами здравоохранения. Кроме того, интеграция персональной информации требует решения вопросов безопасности и этики.
В целом, разработка Delphi-2M демонстрирует высокий потенциал искусственного интеллекта в прогнозировании здоровья. В будущем подобные системы могут помочь сместить акцент медицины с лечения к более эффективной профилактике и индивидуализированной медицинской помощи, но для этого необходимы дальнейшие исследования и доработки.
Ранее учёные из Японии разработали модель искусственного интеллекта, которая может обнаружить скрытые признаки депрессии на лицах. С помощью анализа небольших движений глаз и рта можно зафиксировать лёгкие симптомы депрессии, которые обычно остаются незаметными для окружающих.
