Искусственный интеллект выявляет болезни за десять лет до их появления
Международная научная команда представила новую технологию, имеющую революционное значение в медицине. Об этом сообщает Zamin.uz.
Учёные создали модель искусственного интеллекта, способную заблаговременно выявлять заболевания, которые могут возникнуть у человека в будущем. Система под названием Delphi-2M анализирует более тысячи видов болезней и иногда может обнаруживать проблемы за десять лет до их проявления.
Модель объединяет данные врачебных записей, информацию, собранную в больницах, и факторы образа жизни человека, такие как курение, режим питания и физическая активность. По словам специалистов, Delphi-2M, подобно метеорологическому прогнозу, выдает вероятностные заключения о рисках для здоровья.
Изначально система обучалась на данных UK Biobank из Великобритании, а затем была протестирована на информации более чем 1,9 миллиона граждан из национальной системы здравоохранения Дании. Результаты исследования показали, что Delphi-2M с высокой точностью прогнозирует опасные заболевания, такие как инфаркт, диабет и сепсис.
Однако на данный момент её возможности в выявлении случайных инфекций ограничены. По мнению учёных, эта технология в будущем может коренным образом изменить медицинскую практику.
Врачи смогут с помощью искусственного интеллекта предоставлять пациентам индивидуальные консультации, рекомендовать изменения образа жизни для снижения рисков или при необходимости предпринимать превентивные меры лечения. Кроме того, это принесёт большую пользу всей системе здравоохранения, так как позволит заранее выявлять распространение заболеваний и планировать нагрузку на больницы.
Проект реализован в сотрудничестве учёных из Немецкого центра исследований рака, Европейской лаборатории молекулярной биологии и Копенгагенского университета. Результаты исследования опубликованы в престижном журнале Nature.
Специалисты планируют в будущем усовершенствовать модель, добавив в неё генетические данные, анализы крови и базу медицинских изображений. Также будет налажена работа с крупными клиническими данными, охватывающими различные возрастные группы.
