Inteligenţa artificială (AI) are potenţialul de a revoluţiona medicina, oferind medicilor posibilitatea de a anticipa riscul de apariţie a unor boli cu mulţi ani înainte ca primele simptome să devină vizibile, potrivit unui studiu internaţional condus de cercetători europeni. Ei au creat un nou model de AI, botezat Delphi-2M, care, prin analiza dosarelor medicale anonimizate ale pacienţilor poate identifica tipare subtile care indică probabilitatea apariţiei a peste 1.200 de afecţiuni, printre care, diabet zaharat de tip 2, infarct miocardic, şi sepsis.
„Este similar cu prognoza meteo: putem spune că există 70% şanse de ploaie, doar că în acest caz vorbim despre sănătatea oamenilor. Şi putem face asta nu doar pentru o boală, ci pentru toate, simultan. Este ceva ce nu am mai reuşit niciodată până acum”, a explicat, miercuri, profesorul Ewan Birney, directorul interimar al Laboratorului European de Biologie Moleculară (EMBL), citat într-un comunicat.
Delphi-2M funcţionează pe principii asemănătoare cu modelele de AI de tip chatbot, precum ChatGPT, care sunt instruite să recunoască tipare în limbaj pentru a prezice secvenţe de cuvinte.
În acest caz, tehnologia a fost antrenată să detecteze tipare în date medicale, precum internări în spital, consultaţii la medicul de familie şi obiceiuri de viaţă (de exemplu, fumatul). Scopul său nu este să indice o dată exactă pentru un eveniment medical, ci să ofere o estimare probabilistică, de pildă, riscul de infarct într-un interval de timp definit.
Modelul a fost dezvoltat iniţial pe baza datelor colectate de la peste 400.000 de persoane participante la proiectul UK Biobank. Ulterior, a fost testat pe un alt set de date din Marea Britanie, iar apoi pe informaţiile medicale a 1,9 milioane de pacienţi din Danemarca, unde au fost confirmate rezultatele.
„Dacă modelul indică un risc de unu la zece pentru anul următor, de obicei predicţia se confirmă”, a precizat prof. Birney.
Rezultatele au arătat că modelul este cel mai precis în cazul bolilor cu evoluţie clară şi progresivă, cum sunt diabetul zaharat de tip 2, bolile cardiovasculare şi sepsisul. În schimb, afecţiunile cu evoluţie imprevizibilă, cum sunt unele infecţii, sunt mai dificil de anticipat.
Cercetătorii au dezvoltat codul pentru un model de AI care analizează tiparele de boală din dosarele medicale ale pacienţilor. Modelul de AI poate prezice riscul de boli cu aproape un deceniu înainte. Credit: Karen Arnott/EMBL-EBI, 17 septembrie 2025
Deşi tehnologia nu este încă pregătită pentru uz clinic, cercetătorii speră că, în viitor, aceasta va putea fi folosită pentru a identifica persoanele cu risc ridicat pentru anumite boli, şi pentru a permite intervenţii preventive timpurii. Acestea pot include recomandări personalizate de stil de viaţă, cum ar fi reducerea consumului de alcool pentru persoanele susceptibile la afecţiuni hepatice, medicamente preventive sau programe de screening adaptate nevoilor comunităţilor.
În plus, modelul ar putea sprijini autorităţile sanitare în planificarea resurselor, prin anticiparea cererii în spitale. De exemplu, ar putea estima câte cazuri de infarct vor apărea într-o anumită regiune în 2030, ajutând la organizarea programelor de screening şi la pregătirea capacităţii spitalelor.
Profesorul Moritz Gerstung, coordonatorul departamentului de AI în oncologie la Centrul German de Cercetare a Cancerului (DKFZ), afirmă că acest model marchează începutul unei noi ere în medicină.
„Este începutul unei noi modalităţi de a înţelege sănătatea umană şi evoluţia bolilor. Modelele generative, precum Delphi-2M, ar putea personaliza îngrijirea medicală şi anticipa nevoile sistemelor de sănătate la scară largă”, a menţionat acesta.
Cercetătorii avertizează însă că există limitări importante. Modelul a fost construit pe baza datelor UK Biobank, care includ în principal persoane cu vârste între 40 şi 70 de ani, ceea ce poate introduce anumite erori sau prejudecăţi. Pentru a-l face mai robust, modelul este acum îmbunătăţit prin integrarea unor seturi suplimentare de date, precum imagistica medicală, informaţiile genetice şi analizele de sânge.
„Este important să subliniem că vorbim încă despre cercetare. Toate predicţiile trebuie testate riguros şi integrate într-un cadru reglementat înainte ca această tehnologie să fie folosită în practica medicală. Dar potenţialul ei este real şi ne poate ajuta să înţelegem mai bine evoluţia sănătăţii umane”, a adăugat prof. Birney, menţionând că procesul ar putea urma o traiectorie similară genomicii, unde a durat aproape un deceniu pentru trecerea de la cercetare la aplicarea clinică.
Studiul, publicat miercuri, în revista Nature, a fost realizat în colaborare de echipe de la Laboratorul European de Biologie Moleculară (EMBL), Centrul German de Cercetare a Cancerului (DKFZ) şi Universitatea din Copenhaga.
Foto articol:Jeff Dowling/EMBL-EBI
Imaginează-ţi un viitor în care istoricul tău medical ar putea prezice ce afecţiuni de sănătate ai putea dezvolta. Cercetătorii de la Institutul European de Bioinformatică al EMBL (EMBL-EBI), Centrul German de Cercetare a Cancerului (DKFZ) şi Universitatea din Copenhaga au dezvoltat un model de inteligenţă artificială generativă care foloseşte baze extinse de date medicale pentru a estima modul în care sănătatea unei persoane poate evolua în timp. Acest model poate anticipa riscul şi momentul apariţiei a peste 1.000 de boli şi poate prezice evoluţia stării de sănătate cu mai mult de un deceniu înainte. Deşi nu este încă pregătit pentru utilizare clinică, modelul reprezintă o dovadă a faptului că AI poate contribui la înţelegerea modelelor de sănătate pe termen lung şi la realizarea unor predicţii relevante. Credit: EMBL, 17 septembrie 2025
