Xalqaro ilmiy jamoa tibbiyot sohasida inqilobiy ahamiyatga ega yangi texnologiyani taqdim etdi. Bu haqda Zamin.uz xabar berdi.
Olimlar inson salomatligida yuzaga kelishi mumkin bo‘lgan kasalliklarni uzoq muddat oldindan aniqlay oladigan sun’iy intellekt modelini yaratdilar. Delphi-2M nomli ushbu tizim mingdan ortiq kasallik turlarini tahlil qilib, ba’zan muammolarni o‘n yil oldin aniqlay oladi.
Model shifokor yozuvlari, shifoxonada yig‘ilgan ma’lumotlar va inson turmush tarzi omillarini, masalan chekish, ovqatlanish tartibi, jismoniy faollikni birlashtirib ishlaydi. Mutaxassislar ta’kidlashicha, Delphi-2M meteorologik ob-havo prognozi kabi ehtimoliy xulosalar asosida sog‘liqdagi xavflarni ko‘rsatadi.
Dastlab Buyuk Britaniyaning UK Biobank ma’lumotlarida o‘qitilgan tizim keyinchalik Daniyaning milliy sog‘liqni saqlash tizimidagi 1,9 milliondan ortiq fuqarolarning ma’lumotlari bilan sinovdan o‘tkazildi. Tadqiqot natijalari Delphi-2M yurak xuruji, diabet va sepsis kabi xavfli kasalliklarni yuqori aniqlik bilan bashorat qilishini ko‘rsatdi.
Biroq, tasodifiy infeksiyalarni aniqlashda uning imkoniyatlari hozircha cheklangan. Olimlar fikricha, bu texnologiya kelajakda tibbiyot amaliyotini tubdan o‘zgartirishi mumkin.
Shifokorlar sun’iy intellekt yordamida bemorlarga individual maslahat berishi, xavfni kamaytirish uchun turmush tarzini o‘zgartirish tavsiyalarini berishi yoki zarur bo‘lganda oldindan davolash choralarini ko‘rishi mumkin. Shuningdek, butun sog‘liqni saqlash tizimi uchun ham katta foyda keltiradi, chunki kasalliklar tarqalishini oldindan aniqlash va shifoxonalarning ish yukini rejalashtirish imkoniyati yaratiladi.
Loyiha Germaniyaning Saratonga qarshi tadqiqot markazi, Yevropa molekulyar biologiya laboratoriyasi va Kopengagen universiteti olimlari hamkorligida amalga oshirildi. Tadqiqot natijalari nufuzli Nature jurnalida e’lon qilindi.
Mutaxassislar kelajakda modelni yanada takomillashtirish uchun unga genetik ma’lumotlar, qon tahlillari va tibbiy tasvirlar bazasini qo‘shishni rejalashtirmoqda. Shuningdek, turli yosh guruhlarini qamrab oladigan yirik klinik ma’lumotlar bilan ishlash yo‘lga qo‘yiladi.
