Inteligenţa artificială (AI) începe să fie folosită pentru a înţelege mai bine cum evoluează sănătatea oamenilor în timp. Un nou instrument arată că riscul de apariţie a unor boli grave ar putea fi estimat cu mult înainte de stabilirea unui diagnostic medical.
O echipă internaţională de cercetători a dezvoltat un instrument de AI capabil să estimeze riscul de apariţie a peste 1.000 de afecţiuni medicale, inclusiv cancer, diabet şi infarct miocardic, cu mai mult de zece ani înainte de diagnostic.
Rezultatele au fost publicate miercuri în revista Nature, iar autorii susţin că este unul dintre cele mai ample exemple de utilizare a AI pentru analiza riscurilor de sănătate pe termen lung.
Modelul a fost antrenat folosind date anonimizate de la aproximativ 400.000 de persoane din Regatul Unit şi a fost testat ulterior pe datele a 1,9 milioane de persoane din Danemarca.
Sistemul a învăţat să identifice tipare care, în timp, sunt asociate cu apariţia unor boli grave, analizând informaţii precum diagnosticele anterioare şi istoricul de fumat.
Algoritmul ia în calcul atât ordinea în care apar aceste evenimente medicale, cât şi intervalele de timp dintre ele, pentru a estima riscul ca o persoană să dezvolte anumite afecţiuni.
Cercetătorii subliniază că predicţiile modelului nu înseamnă că un pacient va dezvolta cu certitudine o boală, ci că are un risc mai mare comparativ cu alte persoane. Ei compară aceste estimări cu o prognoză meteo, care indică probabilităţi, nu certitudini.
Potrivit autorilor, modelul este mai precis în cazul afecţiunilor cu tipare de evoluţie relativ constante, precum anumite forme de cancer, diabetul, infarctul miocardic şi septicemia (o formă gravă de infecţie generalizată).
De asemenea, predicţiile sunt, în general, mai exacte pe termen scurt decât pe termen foarte lung.
În schimb, instrumentul este mai puţin precis pentru afecţiuni mai greu de anticipat, cum sunt tulburările de sănătate mintală, bolile infecţioase şi complicaţiile legate de sarcină.
Autorii studiului arată că rezultatele demonstrează capacitatea AI de a învăţa tipare complexe ale sănătăţii umane şi de a folosi aceste informaţii pentru a genera predicţii relevante.
La dezvoltarea modelului au colaborat Laboratorul European de Biologie Moleculară (EMBL), Centrul German de Cercetare a Cancerului (DKFZ) şi Universitatea din Copenhaga.
Deşi instrumentul nu este încă pregătit pentru utilizare în cabinetele medicale, cercetătorii spun că poate fi deja util pentru a înţelege mai bine modul în care bolile se dezvoltă în timp şi cum stilul de viaţă şi istoricul medical influenţează riscul individual.
Experţi independenţi au atras însă atenţia că datele folosite pentru antrenarea şi testarea modelului provin din populaţii din Regatul Unit şi Danemarca şi pot fi limitate din punctul de vedere al vârstei, etniei şi rezultatelor de sănătate. Sunt necesare studii suplimentare pentru a evalua acurateţea predicţiilor în grupuri mai diverse.
În perspectivă, autorii consideră că un astfel de instrument ar putea ajuta medicii să identifice persoane cu risc crescut înainte de apariţia bolii şi să sprijine intervenţii mai timpurii şi mai adaptate fiecărui pacient.
