3 Minuty
Nová umělá inteligence předpoví tisíce zdravotních výsledků
Mezinárodní tým výzkumníků vyvinul model umělé inteligence, který dokáže předpovědět pravděpodobnost více než 1 000 onemocnění na několik let dopředu na základě zdravotní historie pacienta. Systém nazvaný Delphi-2M využívá architekturu neuronových sítí typu transformer – stejnou technologii, jaká pohání například konverzační agenty typu ChatGPT – a otevírá tak nové možnosti pro dlouhodobé hodnocení zdravotních rizik.
Jak Delphi-2M funguje
Delphi-2M byl trénován na longitudinálních zdravotních záznamech z britské databáze UK Biobank, která zahrnuje přibližně půl milionu účastníků, a ověřován na základě téměř dvou milionů záznamů z dánského veřejného zdravotního registru. Model zpracovává sekvence diagnóz jako věty a díky tomu se učí vzorce, souvislosti a pořadí událostí v anamnéze pacientů – efektivně rozpoznává „gramatiku“ klinického vývoje, jež může naznačovat budoucí onemocnění.
Výzkumníci uvádějí, že model dokáže identifikovat osoby s výrazně vyšším nebo naopak nižším rizikem například srdečního infarktu, než ukazují tradiční demografické údaje. Na rozdíl od běžně používaných skóre rizika jedné nemoci je Delphi-2M určen k dlouhodobým a současným předpovědím stovek různých diagnóz.
Hlavní čísla
- Trénovací data: přibližně 500 000 účastníků UK Biobank
- Ověřovací data: přibližně 2 miliony dánských zdravotních záznamů
- Rozsah: předpovědi pro více než 1 000 onemocnění
Validace, limity a etické otázky
Tým zveřejnil výsledky ve vědeckém recenzovaném časopise, avšak upozorňuje, že Delphi-2M zatím není připraven pro klinické nasazení. Odborníci zdůrazňují významné potenciální limity: jak britská, tak dánská data zcela nereprezentují různé věkové skupiny, etnika a výsledky léčby, což může do odhadů vnést zkreslení. Pro klinické využití bude zapotřebí další testování v různorodých populacích, prospektivní ověření a regulatorní schválení.
Odborníci na zdravotnické technologie zdůrazňují dvě zásadní priority: interpretovatelnost a etický dohled. Srozumitelná a vysvětlitelná AI pomáhá lékařům pochopit, proč model předpovídá určité riziko, což zvyšuje důvěru a bezpečnost. Někteří spoluautoři poukazují, že Delphi-2M představuje krok ke škálovatelné a eticky odpovědné prediktivní analýze, avšak širší kontrola zůstává nutností.
Možnosti využití a dopady systému
Při dostatečné validaci a pečlivé integraci by Delphi-2M mohl přinést zásadní zlepšení v preventivní medicíně a řízení zdravotnictví. Mezi hlavní využití patří:
- Cílené monitorování osob s vysokým rizikem
- Včasnější zásahy pro prevenci rozvoje nemocí
- Optimalizace využití zdrojů a plánování v přetížených zdravotních systémech
Na rozdíl od rozšířených nástrojů typu QRISK3, které odhadují krátkodobé riziko kardiovaskulárních onemocnění, umožňuje Delphi-2M současně predikovat mnohem širší okruh diagnóz v delším časovém horizontu. Nabízí tak nový typ podpory pro klinické rozhodování.
Proč je to důležité pro AI ve zdravotnictví
Tato práce ukazuje, jak lze modely typu transformer přizpůsobit nejen na zpracování přirozeného jazyka, ale i pro analýzu dlouhodobých elektronických zdravotních záznamů a predikci budoucích diagnóz. Význam této inovace spočívá nejen v možnosti rozšířit preventivní péči pomocí AI, ale i v nutnosti řešit předsudky, transparentnost a validaci dříve, než bude výzkum převeden do praxe.
„Modely jako Delphi-2M mohou pomoci zlepšit monitoring a včasnost lékařských zásahů,“ uvedl jeden z výzkumníků, zatímco další odborníci stále nabádají ke zvýšené opatrnosti a dalším testům. Interpretovatelnost a férové výsledky budou klíčové pro bezpečné nasazení velkých AI modelů ve zdravotnictví, jak pro zdravotnické systémy, tak pro regulační orgány.
Zdroj: smarti
Komentáře