Научници велат дека развиле нов алат заснован на вештачка интелигенција (AI) кој може да ја предвиди веројатноста некое лице да развие над 1.000 различни медицински состојби – и тоа до 10 години пред поставување на официјалната дијагноза.
Моделот, кој е објавен во списанието Nature, може да предвиди рак, срцев удар, дијабетес, па дури и сепса – и тоа со висока точност. Сепак, алатот е помалку сигурен при предвидување на ментални нарушувања, инфективни болести и компликации поврзани со бременост.
„Ова е почеток на нов начин за разбирање на човечкото здравје и развојот на болестите,“ изјави Мориц Герстунг од Германскиот центар за истражување на рак (DKFZ).
Како функционира моделот?
Моделот бил трениран со анонимизирани медицински податоци од 400.000 лица во Велика Британија, а потоа тестиран со податоци од 1,9 милиони луѓе од Данска.
AI системот учи да препознава шаблони во податоците, како што се претходни дијагнози, навики за пушење и времетраење помеѓу настаните, за да пресмета ризик од појава на болест во иднина.
Важно е да се напомене: овие прогнози не значат дека некој сигурно ќе се разболи, туку дека има повисок ризик – слично како временска прогноза.
Повеќе точност за хронични болести
Алатот покажал поголема точност кај болести со „доследни шеми на прогресија“ – како рак, срцеви заболувања, дијабетес и сепса.
Наспроти тоа, помалку е точен за состојби кои се тешко предвидливи, како:
- Ментални нарушувања
- Инфекции
- Проблеми поврзани со бременост
Нова ера за превентивна медицина?
„Овој модел е голем чекор кон поперсонализиран и превентивен пристап во здравството,“ рече Еван Бирни, директор на Европската лабораторија за молекуларна биологија (EMBL).
Иако сè уште не е подготвен за употреба во ординации, моделот може да им помогне на научниците да разберат како животните навики и медицинската историја влијаат на долгорочното здравје.
Потребна е поширока примена
Некои независни експерти предупредуваат дека моделот е обучен со податоци од Велика Британија и Данска, што значи дека можеби не е подеднакво точен за луѓе од различни етнички групи или возрасни категории.
Во иднина, велат истражувачите, алатот би можел да им помогне на лекарите да ги идентификуваат пациентите со висок ризик многу порано, што би овозможило навремена и поефикасна превенција.
