4 Minute
Noua IA anticipează mii de rezultate medicale
O echipă internațională de cercetători a dezvoltat un model de inteligență artificială capabil să prezică probabilitatea a peste 1.000 de afecțiuni cu ani înainte, bazându-se pe istoricul medical al pacienților. Construit pe arhitectura rețelelor neuronale de tip transformer — aceeași folosită de agenții conversaționali precum ChatGPT — sistemul, numit Delphi-2M, deschide noi perspective pentru predicția riscului clinic pe termen lung.
Cum funcționează Delphi-2M
Delphi-2M a fost antrenat pe date longitudinale din UK Biobank, o bază de date biomedicală din Marea Britanie cu aproximativ jumătate de milion de participanți și a fost validat folosind aproape două milioane de dosare din registrul public de sănătate al Danemarcei. Tratând succesiunile de diagnostice ca pe propoziții, modelul transformer învață tipare, co-apariții și ordinea evenimentelor din istoricul pacienților — identificând practic o „gramatică” a traseelor clinice care pot prevesti boli viitoare.
Cercetătorii raportează că modelul poate evidenția persoanele cu un risc semnificativ mai mare sau mai scăzut pentru evenimente precum infarctul, față de ce poate indica analiza factorilor demografici tradiționali. Spre deosebire de scorurile de risc pentru o singură condiție, utilizate frecvent în practică, Delphi-2M este conceput pentru a genera predicții pe termen lung, simultane, pentru sute de afecțiuni.
Cifre esențiale
- Date de antrenament: ~500.000 de participanți UK Biobank
- Date de validare: ~2 milioane dosare medicale din Danemarca
- Domeniu: predicții pentru peste 1.000 de boli
Validare, limite și considerații etice
Echipa a publicat rezultatele într-o revistă academică, însă avertizează că Delphi-2M nu este încă pregătit pentru implementare clinică. Experți independenți subliniază limite importante: atât datele din UK Biobank, cât și din Danemarca nu reflectă pe deplin diversitatea grupelor de vârstă, etnicităților sau a rezultatelor medicale, ceea ce poate genera biasuri în predicții. Sunt necesare teste suplimentare pe populații diverse, validare prospectivă și evaluare din partea autorităților de reglementare înainte de orice folosire clinică.
Cercetătorii din domeniul tehnologiilor medicale subliniază două priorități: interpretabilitatea și supravegherea etică. Modelele IA explicabile ajută medicii să înțeleagă raționamentul din spatele evaluărilor de risc, sporind încrederea și siguranța utilizării. Unii coautorii consideră Delphi-2M un pas spre modelarea predictivă la scară largă și responsabilă, însă este nevoie de o analiză atentă și continuă.
Cazuri de utilizare potențiale și impactul sistemului
Dacă va fi validat și integrat responsabil, Delphi-2M ar putea ghida medicina preventivă și planificarea sistemului de sănătate. Printre posibilele aplicații se numără:
- Monitorizarea personalizată a indivizilor cu risc crescut
- Intervenții clinice mai timpurii pentru prevenirea evoluției bolii
- Alocarea resurselor și planificarea eficientă în sistemele medicale supraaglomerate
În comparație, instrumente uzuale precum QRISK3 estimează riscul cardiovascular pe termen scurt pentru fiecare pacient; Delphi-2M vizează o gamă mult mai largă de afecțiuni și prognoze pe perioade îndelungate, oferind un nou tip de sprijin pentru deciziile clinice.
Importanța pentru IA în sănătate
Acest proiect arată cum modelele de tip transformer pot fi adaptate pentru a analiza fișe electronice medicale și a anticipa diagnostice viitoare, nu doar pentru procesarea limbajului natural. Inovația evidențiază atât oportunitatea extinderii medicinei preventive prin inteligență artificială, cât și necesitatea adresării transparenței, corectitudinii și validării înainte de aplicarea rezultatelor în practica medicală.
„Modele precum Delphi-2M ar putea susține monitorizarea și intervențiile timpurii”, a menționat un cercetător, în timp ce alții solicită testare riguroasă și prudență. Pe măsură ce sistemele medicale și autoritățile evaluează rolul acestor modele IA avansate, interpretabilitatea și performanța echitabilă devin esențiale pentru o integrări în siguranță.
Sursa: smarti
Comentarii