Искусственный интеллект: ИИ может предсказать более 1000 заболеваний

Хотя существует множество алгоритмов на основе ИИ, способных прогнозировать индивидуальный риск развития определённых заболеваний у человека, лишь немногие из них охватывают весь спектр возможных диагнозов. Однако новая модель ИИ способна не только прогнозировать риск более 1000 заболеваний одновременно, но и определять, когда эти заболевания могут начаться и как они могут развиваться. Недавно исследователи опубликовали эту информацию в журнале Nature.

Группа под руководством аспиранта Артема Шматко из Немецкого центра онкологических исследований (DKFZ) модифицировала генеративную модель искусственного интеллекта для своего исследования. В систему Delphi-2M были загружены данные более чем 400 000 человек, зарегистрированных в британском биобанке. Валидация проводилась с использованием данных 1,9 миллиона человек из датского реестра заболеваний.

Было показано, что Delphi-2M предсказывает частоту более 1000 заболеваний – в зависимости от истории болезни пациента – с общей точностью, сопоставимой с точностью моделей, прогнозирующих только отдельные заболевания. Однако точность прогноза варьировалась в зависимости от заболевания. Относительно надёжные прогнозы были получены для заболеваний с чёткими и устойчивыми характеристиками прогрессирования, таких как некоторые виды рака и инфаркты. Прогнозирование было хуже для заболеваний с более неясным или нелинейным прогрессированием, таких как психические расстройства, осложнения беременности и редкие заболевания.

«Наша модель ИИ — это доказательство концепции, показывающее, что можно выявлять многие долгосрочные закономерности состояния здоровья и использовать эту информацию для составления значимых прогнозов», — говорит соавтор исследования, профессор доктор Эван Бирни.

Однако профессор Роберт Раниш из Потсдамского университета признался в интервью Научному медиацентру: «Прежде всего, речь идёт о далёком будущем. Путь к конкретному медицинскому применению обычно длиннее, чем можно подумать. Несмотря на весь потенциал, мы не должны увлекаться гаданием на хрустальном шаре с помощью искусственного интеллекта – даже лучшие модели распознают закономерности, но не предсказывают будущее. Пациенты должны понимать: такие прогнозы – не приговоры судьбы. Однако они могут служить руководством для принятия профилактических или терапевтических решений». Важно, чтобы использование таких моделей не ограничивало свободу принятия решений пациентами.