Нова технологія, що передбачає проблеми зі здоровʼям на 10 років уперед

Нова технологія може передбачати проблеми зі здоров'ям людей більш ніж на десятиліття вперед, стверджують науковці.

Технологія на базі штучного інтелекту навчилася знаходити закономірності в медичних історіях людей, щоб розрахувати ризик понад 1000 хвороб.

Дослідники кажуть, що це схоже на прогноз погоди, який передбачає 70% ймовірності дощу – тільки для здоров'я людини.

Їхнє бачення полягає в тому, щоб використовувати модель ШІ для виявлення пацієнтів з високим ризиком, щоб запобігати захворюванням, а також допомагати лікарням розуміти майбутній попит у своїх регіонах на роки наперед.

Модель під назвою Delphi-2M використовує технології, схожі на ті, що лежать в основі відомих чат-ботів зі штучним інтелектом, як-от ChatGPT.

Чат-боти ШІ навчаються розуміти закономірності мови, щоб передбачати послідовність слів у реченні.

Delphi-2M навчили знаходити закономірності в анонімних медичних історіях пацієнтів, щоб вона могла прогнозувати, що станеться далі і коли.

Вона не передбачає точних дат - наприклад, серцевий напад 1 жовтня - але оцінює ймовірність розвитку 1231 хвороби.

"Тож, як із погодою, де ми можемо мати 70% ймовірності дощу, ми можемо робити те саме для медицини", – каже професор Юен Бірні, виконувач обов'язків генерального директора Європейської лабораторії молекулярної біології.

"І ми можемо робити це не лише для однієї хвороби, а для всіх одразу – ми ніколи раніше не могли цього робити. Я у захваті", – додає він.

Модель ШІ спочатку розробили на основі анонімних британських даних – включно з госпіталізаціями, записами від сімейних лікарів і звичками, як-от куріння – зібраних у більш ніж 400 000 людей у межах дослідницького проєкту UK Biobank.

Потім модель перевірили, щоб побачити, чи справджуються її прогнози, використовуючи дані інших учасників Biobank, а згодом і медичні записи 1,9 мільйона людей у Данії.

"Вона працює добре, дуже добре в Данії", – каже професор Бірні.

"Якщо наша модель каже, що ризик один із десяти протягом наступного року, то так воно, здається, і виходить", - додає він.

Модель найкраще прогнозує такі хвороби, як діабет 2 типу, серцеві напади та сепсис, які мають чітку прогресію, а не більш випадкові події, як-от інфекції.

Що можна зробити з результатами

Лікарі вже зараз пропонують пацієнтам статини, що знижують рівень холестерину, на основі розрахунку їхнього ризику серцевого нападу чи інсульту.

Інструмент ШІ ще не готовий до клінічного використання, але план полягає в тому, щоб застосовувати його подібним чином – для виявлення пацієнтів із високим ризиком тоді, коли ще є можливість втрутитися на ранньому етапі й запобігти захворюванню.

Це може включати ліки або конкретні поради щодо способу життя – наприклад, людям, які, ймовірно, розвинуть певні захворювання печінки, може бути особливо корисно скоротити споживання алкоголю більше, ніж загальній популяції.

Штучний інтелект також міг би допомогти у плануванні програм скринінгу хвороб і аналізі всіх медичних записів у певному регіоні для прогнозування попиту – наприклад, скільки буде серцевих нападів на рік у Норіджі в 2030 році, щоб спланувати ресурси.

"Це початок нового способу розуміння здоров'я людини та прогресування хвороб", – каже професор Моріц Герштунг, керівник відділу ШІ в онкології Німецького онкологічного дослідницького центру (DKFZ).

"Генеративні моделі, як наша, одного дня можуть допомогти персоналізувати догляд та прогнозувати потреби системи охорони здоров'я у великих масштабах", - додає він.

Модель ШІ, описана в науковому журналі Nature, потребує доопрацювання й випробувань, перш ніж її почнуть застосовувати у клінічній практиці.

Існує також потенційний ризик упередженості, адже її створили на основі даних UK Biobank, які в основному зібрані серед людей віком 40–70 років, а не в усій популяції.

Зараз модель вдосконалюють, щоб вона враховувала більше медичних даних, таких як радіологічна діагностика, генетика та аналізи крові.

"Хочу підкреслити, що це дослідження – усе має бути перевірене, добре врегульоване та обдумане перед тим, як буде використане, але технологія вже дає можливість робити такі прогнози", - зазначає професор Бірні.

Він передбачає, що шлях буде схожим на застосування геноміки в охороні здоров'я, коли знадобилося десятиліття, щоб перейти від упевненості науковців у технології до її рутинного використання в медицині.

Дослідження провели у співпраці між Європейською лабораторією молекулярної біології, Німецьким онкологічним дослідницьким центром (DKFZ) та Копенгагенським університетом.

Професор Густаво Судре, дослідник у галузі нейровізуалізації та ШІ в Королівському коледжі Лондона, прокоментував його так: "Це дослідження виглядає як значний крок до масштабованої, зрозумілої та – що найважливіше – етично відповідальної форми прогностичного моделювання в медицині".