Model AI opracowany przez naukowców przewiduje ryzyko ponad tysiąca chorób, w tym nowotworów i zawałów serca, na 10 lat przed diagnozą.
Naukowcy poinformowali, że opracowali nowe narzędzie sztucznej inteligencji, które potrafi oszacować ryzyko wystąpienia u ludzi ponad tysiąca różnych chorób.
REKLAMA
REKLAMA
Model może przewidywać, czy u pacjenta rozwiną się m.in. niektóre nowotwory, zawały serca czy inne schorzenia nawet na dziesięć lat przed ich oficjalnym rozpoznaniem - wynika z badań opublikowanych w środę w czasopiśmie "Nature”.
"To początek nowego sposobu rozumienia zdrowia człowieka i przebiegu chorób” - powiedział Moritz Gerstung, kierujący zespołem zajmującym się sztuczną inteligencją w onkologii w Niemieckim Centrum Badań nad Rakiem (DKFZ).
Zdaniem badaczy to jedno z największych dotychczasowych zastosowań AI w medycynie pokazujących, jak może ona wspierać pacjentów.
Model został wytrenowany na zanonimizowanych danych 400 tys. osób z Wielkiej Brytanii, a następnie sprawdzony na danych 1,9 mln mieszkańców Danii.
Algorytm nauczył się rozpoznawać sekwencje zdarzeń zdrowotnych - wcześniejsze diagnozy, styl życia, np. palenie tytoniu – oraz odstępy czasu między nimi, a następnie potrafił na tej podstawie ocenić ryzyko pojawienia się poważnych schorzeń.
Naukowcy podkreślają, że prognoza nie oznacza pewnej choroby, lecz jedynie zwiększone prawdopodobieństwo – podobnie jak prognoza pogody.
Model lepiej radzi sobie z chorobami o wyraźnym, powtarzalnym przebiegu, takimi jak niektóre nowotwory, cukrzyca, zawał serca czy posocznica. Trafniej też przewiduje zdarzenia w krótszej niż w dłuższej perspektywie czasowej.
Słabiej wypada w przypadku problemów trudniejszych do przewidzenia, jak zaburzenia psychiczne, choroby zakaźne czy powikłania ciąży.
"To dowód, że sztuczna inteligencja potrafi wychwycić nasze długofalowe wzorce zdrowotne i wykorzystać je do tworzenia sensownych prognoz” - powiedział Ewan Birney, pełniący obowiązki dyrektora Europejskiego Laboratorium Biologii Molekularnej (EMBL).
W jego ocenie to "duży krok w stronę bardziej spersonalizowanej i profilaktycznej opieki zdrowotnej”.
Nad modelem pracowały wspólnie EMBL, DKFZ i Uniwersytet Kopenhaski. Autorzy badania zaznaczają, że narzędzie nie jest jeszcze gotowe do rutynowego stosowania w gabinetach lekarskich, ale już teraz pomaga naukowcom lepiej zrozumieć, jak rozwijają się choroby i jak styl życia wpływa na ryzyko zdrowotne.
Niezależni eksperci zwracają uwagę, że algorytm szkolono i testowano na danych z Wielkiej Brytanii i Danii, które są niejednorodne pod względem wieku, pochodzenia etnicznego i wyników zdrowotnych. Konieczne są dalsze badania, by upewnić się, że model będzie równie trafny dla bardziej zróżnicowanych populacji.
W przyszłości narzędzie mogłoby pomóc lekarzom wcześniej identyfikować osoby szczególnie zagrożone chorobami. Gerstung dodał, że może ono "z czasem wspierać wcześniejsze i bardziej dopasowane interwencje”.