Ученые заявили в среду, что они создали модель искусственного интеллекта, способную предсказывать медицинские диагнозы на годы вперед, используя ту же технологию, что и пользовательские чат-боты, такие как ChatGPT.
Основываясь на истории болезни пациента, ИИ Delphi-2M “предсказывает частоту возникновения более 1000 заболеваний” на несколько лет вперед, пишет команда из британских, датских, немецких и швейцарских институтов в статье, опубликованной в журнале Nature.
Исследователи обучили модель на основе данных британского Биобанка – крупномасштабной базы данных биомедицинских исследований, содержащей подробную информацию о примерно полумиллионе участниках.
Нейронные сети, основанные на так называемой архитектуре “transformer” – букве “T” в слове “ChatGPT” – наиболее эффективно решают задачи, связанные с языком, как, например, чат-бот и его многочисленные подражатели и конкуренты.
Но понимание последовательности медицинских диагнозов “немного похоже на изучение грамматики в тексте”, – сказал журналистам эксперт по искусственному интеллекту Немецкого центра исследований рака Мориц Герштунг.
По его словам, Delphi-2M “изучает закономерности в медицинских данных, предшествующие постановке диагноза, в каких сочетаниях они встречаются и в какой последовательности”, что позволяет “делать очень значимые и значимые для здоровья прогнозы”.
Герстунг представил диаграммы, предполагающие, что искусственный интеллект может выявлять людей с гораздо более высоким или более низким риском сердечного приступа, чем можно было бы предсказать по их возрасту и другим факторам.
Команда проверила работоспособность Delphi-2M, протестировав его на основе данных почти двух миллионов человек из базы данных общественного здравоохранения Дании.
Но Герстунг и другие члены команды подчеркнули, что инструмент Delphi-2M нуждается в дальнейшем тестировании и еще не готов к клиническому использованию.
“До улучшения здравоохранения еще далеко, поскольку авторы признают, что оба набора данных (британский и датский) предвзяты с точки зрения возраста, этнической принадлежности и текущих результатов лечения”, – прокомментировал исследователь медицинских технологий Питер Баннистер, научный сотрудник Британского инженерно-технологического института.
Но в будущем такие системы, как Delphi-2M, могут помочь “управлять мониторингом и, возможно, более ранними клиническими вмешательствами для эффективного применения профилактических препаратов”, – сказал Герстунг.
По словам соавтора Европейской лаборатории молекулярной биологии Тома Фитцджеральда, в более широком масштабе такие инструменты могли бы помочь в “оптимизации ресурсов в рамках растянутой системы здравоохранения”.
Врачи во многих странах уже используют компьютерные инструменты для прогнозирования риска заболеваний, такие как программа QRISK3, которую британские семейные врачи используют для оценки риска сердечного приступа или инсульта.
Delphi-2M, напротив, “может лечить все болезни сразу и в течение длительного периода времени”, – сказал соавтор Эван Бирни.
Густаво Судре, профессор Королевского колледжа Лондона, специализирующийся на медицинском ИИ, прокомментировал, что исследование “выглядит значительным шагом на пути к масштабируемому, интерпретируемому и, самое главное, этически ответственному прогностическому моделированию”.
“Интерпретируемый” или “объяснимый” ИИ является одной из главных исследовательских целей в этой области, поскольку полная внутренняя работа многих крупных моделей ИИ в настоящее время остается загадкой даже для их создателей.