Международная группа ученых из Великобритании, Дании, Германии и Швейцарии представила искусственный интеллект Delphi-2M, способный прогнозировать развитие более тысячи заболеваний за годы до постановки официального диагноза.
Модель обучили на данных UK Biobank — крупнейшей британской биомедицинской базы с информацией о полумиллионе участников. В основе системы лежат нейросети с архитектурой трансформеров — той же технологии, что используется в чат-ботах наподобие ChatGPT.
ИИ анализирует последовательность медицинских диагнозов и «учится» распознавать закономерности в данных: какие болезни предшествуют другим, в каких комбинациях и в какой последовательности они возникают. По словам Моритца Герстунга из Немецкого центра исследований рака, это можно сравнить с изучением грамматики текста. Такой подход позволяет делать точные и клинически значимые прогнозы.
Для проверки точности Delphi-2M исследователи протестировали его на данных почти двух миллионов человек из датской системы здравоохранения. Результаты показали, что модель может, например, точнее определять риск сердечного приступа, чем традиционные методы оценки.
Зачем это нужно
По словам разработчиков, пока Delphi-2M — это лишь исследовательская разработка, не готовая к применению в больницах. Ученые отмечают, что используемые базы данных имеют ограничения: они смещены по возрасту, этническому составу и медицинским показателям.
Тем не менее, в будущем такие системы могут стать основой для превентивной медицины: помочь врачам вовремя выявлять пациентов из группы риска и назначать более ранние вмешательства. Это позволит не только повысить эффективность лечения, но и снизить нагрузку на перегруженные системы здравоохранения.
Кроме того, Delphi-2M охватывает сразу широкий спектр болезней и работает с длительными временными интервалами, что отличает его от существующих решений вроде QRISK3 — программы, используемой британскими терапевтами для оценки риска инсульта и инфаркта.
Эксперты считают, что это значимый шаг к созданию масштабируемого и этичного предиктивного моделирования. Важным направлением исследований остается разработка «объяснимого ИИ» — технологий, которые позволят врачам и пациентам понимать, как именно алгоритм пришел к своим выводам.
Работа опубликована в журнале Nature.
