Вештачка интелигенција сега може да предвиди дали ќе развиете рак во следните 20 години - дали би сакале да дознаете?
Научници објавија дека развиле модел на вештачка интелигенција кој може да предвиди медицински дијагнози години однапред, користејќи ја истата технологија позади популарните чат-ботови како ChatGPT. Овој систем, Delphi-2M, базиран на здравствени податоци, предвидува стапки на повеќе од 1.000 различни болести низ долг временски период. Дали иднината на превентивната медицина е веќе тука?
In This Article:
Delphi-2M: Новиот AI модел што го открива здравствениот ризик години пред да се појават симптомите
Delphi-2M, развиен од тим од Велика Британија, Данска, Германија и Швајцарија, ги анализира здравствените истории на пациентите и ја препознава можноста од развој на над 1.000 болести. Објаснувајќи го моделот, д-р Мориц Герштунг од Германскиот центар за истражување на рак вели: „Delphi-2M учи шаблони во здравствените податоци – кои дијагнози претходат, со кои комбинации се појавуваат, и во каков редослед“. Ова му овозможува да даде здравствено значајни и прецизни предвидувања.
Моделот е тестиран на милиони пациенти, но сè уште не е подготвен за секојдневна клиничка примена
Научниците го обучиле моделот со податоци од UK Biobank – биомедицинска база со информации за половина милион учесници. Потоа го тестирале Delphi-2M и на скоро два милиони луѓе од данскиот јавен здравствен систем. Сепак, истражувачите предупредуваат дека системот мора дополнително да се тестира и дека моменталните податоци имаат одредени пристрасности според возраст, етничка припадност и здравствени исходи, па Delphi-2M не е подготвен за широка употреба.
AI може да значи револуција во превентивната медицина, но носи важни етички прашања и предизвици
Новиот модел делува различно од постојните здравствени алатки, кои обично се фокусираат на една или неколку болести. Како што истакнува коавторот Еван Бирни, Delphi-2M „може да анализира и предвиди сите болести истовремено и тоа на долг рок“. Професорот Густаво Суре од Лондон забележува дека ова е „значаен чекор и – најважно – етички одговорно предиктивно моделирање“. Сепак, останува потребата овие системи да бидат што поблиску до „интерпретабилен“ или разбирлив AI, со цел луѓето да можат да ги сфатат неговите одлуки и да се избегнат двосмислености во медицинската дијагностика.
