
Пророк в белом халате: искусственный разум берёт на себя роль врача будущего
Учёные из Европы представили новую модель искусственного интеллекта Delphi-2M, которая способна предсказывать вероятность развития более тысячи заболеваний задолго до постановки диагноза. Технология основана на тех же принципах, что применяются в популярных чат-ботах вроде ChatGPT, но адаптирована для анализа медицинских данных.
Как работает Delphi-2M
Модель использует историю болезни пациента и анализирует последовательность диагнозов, выявляя закономерности, которые указывают на возможные риски в будущем. Для обучения исследователи применили данные Британского биобанка, где собрана информация о полумиллионе участников.
"Понимание последовательности медицинских диагнозов похоже на изучение грамматики текста", — пояснил эксперт Мориц Герстунг из Немецкого онкологического исследовательского центра.
По его словам, Delphi-2M определяет комбинации болезней и их последовательность, что позволяет делать "очень значимые и актуальные прогнозы".
Сравнение: традиционные методы и Delphi-2M
Критерий | Традиционные алгоритмы | Delphi-2M |
---|---|---|
Объём прогнозируемых заболеваний | Ограничен (например, сердечно-сосудистые) | Более 1000 заболеваний |
Горизонт предсказания | 5-10 лет | Долгосрочный, десятилетия |
Основа анализа | Отдельные факторы риска (возраст, вес, давление) | Последовательность медицинских событий |
Применение | Локальные программы (QRISK3) | Масштабные базы данных, разные страны |
Проверка эффективности
Модель протестировали на данных почти двух миллионов жителей Дании. Результаты показали, что система может точнее выделять людей с высоким риском сердечного приступа, чем стандартные методы.
Однако пока Delphi-2M нельзя применять в клиниках напрямую. Данные, на которых она обучалась, ограничены по возрасту, этническому составу и региону, поэтому требуются дополнительные испытания.
"До улучшения системы здравоохранения ещё далеко", — отметил исследователь медицинских технологий Питер Баннистер из Британского института инженерии и технологий.
Советы шаг за шагом: где ИИ может применяться
-
Использовать Delphi-2M для раннего мониторинга хронических заболеваний.
-
Внедрить систему в государственные программы скрининга.
-
Обучить врачей работать с прогнозами ИИ, а не заменять ими клиническое мышление.
-
Сочетать прогнозы ИИ с профилактическими программами по питанию и образу жизни.
-
Постепенно расширять базу данных для повышения точности прогнозов.
Ошибка → Последствие → Альтернатива
-
Ошибка: полностью полагаться на прогнозы ИИ.
-
Последствие: риск неверной диагностики и утраты доверия.
-
Альтернатива: рассматривать прогноз как дополнительный инструмент для врача.
-
Ошибка: обучать систему на ограниченной выборке.
-
Последствие: искажения и предвзятость в результатах.
-
Альтернатива: расширять данные с учётом разных регионов и этнических групп.
А что если…
А что если такие системы внедрят повсеместно? Здравоохранение может перейти от "реактивного" подхода — лечения болезни после появления симптомов — к "проактивному", где болезни будут предотвращаться заранее. Но при этом возникнут этические вопросы: готово ли общество к тому, что компьютер будет предсказывать серьёзные диагнозы за десятилетия до их проявления?
Плюсы и минусы Delphi-2M
Плюсы | Минусы |
---|---|
Прогноз более чем по 1000 заболеваниям | Пока нельзя использовать в клиниках |
Способность работать с большими базами данных | Риски предвзятости из-за ограниченных выборок |
Может оптимизировать ресурсы здравоохранения | Этические вопросы предсказаний |
Основан на проверенной архитектуре трансформеров | Сложно объяснить работу модели пациентам |
FAQ
На чём основано обучение Delphi-2M?
На данных Британского биобанка с участием полумиллиона человек.
Какие болезни система может предсказывать?
Более 1000 диагнозов, включая сердечно-сосудистые, онкологические и метаболические.
Когда модель будет использоваться в клиниках?
Учёные говорят, что потребуется ещё несколько лет тестирования.
Мифы и правда
-
Миф: Delphi-2M заменит врачей.
-
Правда: это инструмент для помощи, а не альтернатива специалистам.
-
Миф: модель даёт точный прогноз на 100%.
-
Правда: система указывает вероятность, а не окончательный диагноз.
-
Миф: такие технологии доступны только в Великобритании.
-
Правда: исследования ведутся в разных странах, включая Германию и Данию.
3 интересных факта
-
QRISK3 в Британии сегодня оценивает только риск сердечно-сосудистых заболеваний, тогда как Delphi-2M охватывает более 1000 диагнозов.
-
Архитектура трансформеров, применяемая в Delphi-2M, используется также в языковых моделях вроде ChatGPT.
-
В исследовании участвовали институты из четырёх стран — Великобритании, Дании, Германии и Швейцарии.
Исторический контекст
Попытки прогнозировать болезни предпринимались и раньше: от простых калькуляторов риска в клиниках до сложных компьютерных моделей. В начале XXI века активно развивались системы на основе статистики и больших данных. Однако прорыв произошёл с появлением трансформерных нейросетей, которые позволили работать с медицинскими данными так же, как с языком.
Публикация в журнале Nature стала важным этапом: впервые продемонстрирована возможность долгосрочного и масштабного прогнозирования более чем по тысяче диагнозов. Это шаг в сторону медицины будущего, где главная цель — не лечить болезни, а предотвращать их.