Bilim insanları , bir bireyin 1.000'den fazla hastalığa yakalanma riskini tahmin edebilen ve önümüzdeki on yıldaki sağlık değişikliklerini öngörebilen yeni bir yapay zeka aracı geliştirdi.

Makalenin görseli 88.png
Yapay zeka, hastalık riskini ve tıbbi sağlık hizmetlerini tahmin etmeye yardımcı oluyor. Fotoğraf: Midjourney

Bu üretken yapay zeka aracı, Avrupa Moleküler Biyoloji Enstitüsü (EMBL), Alman Kanser Araştırma Merkezi ve Kopenhag Üniversitesi uzmanları tarafından, büyük dil modelleri (LLM) kullanılanlara benzer algoritmik kavramlar kullanılarak özel olarak tasarlandı.

Bu, üretken yapay zekanın insan hastalıklarının ilerlemesini büyük ölçekte nasıl simüle edebileceğine dair bugüne kadarki en kapsamlı gösterilerden biridir ve tamamen farklı iki sağlık sisteminden alınan veriler kullanılarak eğitilmiştir.

Buluşun ayrıntıları Nature dergisinde yayımlandı.

Nasıl çalışır?

Avrupa Biyoenformatik Enstitüsü'nde (EMBL-EBI) bilim insanı olan Tomas Fitzgerald, "Tıbbi olaylar genellikle öngörülebilir kalıpları takip eder," dedi. "Yapay zeka modelimiz bu kalıpları öğreniyor ve gelecekteki sağlık sonuçlarını tahmin edebiliyor."

Araç, bir kişinin kanser, diyabet, kalp-damar hastalıkları, solunum yolu hastalıkları ve diğer birçok rahatsızlık gibi hastalıklara yakalanma olasılığının ne kadar ve ne zaman olduğunu değerlendirerek çalışıyor.

Delphi-2M adı verilen sistem, hasta kayıtlarında tanı zamanı gibi "tıbbi olayları" ve obezite, sigara, alkol tüketimi, yaş ve cinsiyet gibi yaşam tarzı faktörlerini arıyor.

Ayrıca, anonimleştirilmiş hasta kayıt verilerini analiz ederek önümüzdeki 10 yıl ve sonrası için tahminlerde bulunuyor.

Delphi-2M, İngiltere Biyobankası projesinde 400.000 kişiden ve Danimarka Ulusal Hasta Kaydı'nda 1,9 milyon hastadan alınan anonimleştirilmiş veriler üzerinde eğitildi ve test edildi.

Sağlık riskleri, "bu hafta sonu %70 yağmur ihtimali" tahminine benzer şekilde, zaman içinde bir oran olarak ifade edilir.

Potansiyel uygulamalar

EMBL Direktörü Ewan Birney, hastaların önümüzdeki birkaç yıl içinde bu araçtan faydalanabileceğini söyledi: "Bir kliniğe giriyorsunuz, doktor bu araçlara aşina ve şöyle diyebiliyor: 'Gelecekte karşılaşabileceğiniz dört ana sağlık riski şunlardır ve bunları önemli ölçüde değiştirmek için yapabileceğiniz iki şey şunlardır.'"

Çoğu durumda, tavsiyelerin kilo vermek veya sigarayı bırakmak gibi oldukça basit olabileceğini, ancak bazı durumlar için aracın daha spesifik öneriler sunabileceğini söylüyor. Birney, "Yaratmak istediğimiz gelecek bu," diyor.

Qrisk (10 yıl içerisinde kalp krizi veya felç riskini tahmin eden) gibi mevcut araçlarla karşılaştırıldığında, Delphi-2M'in en büyük avantajı her türlü hastalığı aynı anda ve daha uzun bir zaman diliminde tahmin edebilme yeteneğidir.

Araştırmacılar, "Delphi-2M, bireysel hastalık geçmişlerine dayanarak 1.000'den fazla hastalığın yaygınlığını, hastalığa özgü modellerle karşılaştırılabilir bir doğrulukla tahmin ediyor," diye yazıyor. "Delphi-2M'nin üretken yapısı, varsayımsal gelecekteki sağlık senaryolarının simülasyonuna da olanak tanıyarak, 20 yıl boyunca potansiyel hastalık yüküne dair anlamlı tahminler sağlıyor."

Alman Kanser Araştırma Merkezi Kanser Yapay Zeka Bölümü Başkanı Prof. Moritz Gerstung, "Bu, insan sağlığını ve hastalık ilerlemesini anlamak için yepyeni bir yaklaşımın başlangıcı," dedi. "Bizimki gibi üretken modeller, bir gün sağlık hizmetlerinin kişiselleştirilmesine ve tıbbi ihtiyaçların geniş ölçekte tahmin edilmesine yardımcı olabilir."

(The Guardian'a göre)

Kaynak: https://vietnamnet.vn/delphi-2m-cong-cu-ai-moi-co-the-du-doan-nguy-co-hon-1-000-benh-o-mot-nguoi-2445508.html