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人工知能（AI）は薬を変えます。より正確に、彼女はアドバイスを求めている人々の診断を受けて医師を支援します。私たちの病歴には、健康上の問題の貴重な兆候が含まれています。しかし、AIが次の診断、合併症、さらには死の時間を確実に評価できるとしたらどうでしょうか？欧州分子生物学研究所（EMBL）、ドイツがん研究センター（DKFZ）、コペンハーゲン大学の研究チームは、10年以上にわたって医学的診断を事前に予測できる指定Delphi-2Mを備えたAIモデルを開発しました。イノベーションはジャーナルにあります 「自然」（新しいウィンドウで開く） 提示。
あなたの臨床の未来がどのように見えるか
Delphi-2Mは、癌、糖尿病、心臓病、呼吸器疾患を含む200を超える疾患のリスクを評価できます。精神疾患や妊娠など、ランダムな健康状態に関しては、信頼性が低くなります。正確なデータを計算しませんが、病気の確率を推定します。チャットや同様のAIチャットボットとは対照的に、Delphi-2Mは言葉ではなくイベントを述べています。医療イベントは通常、予測可能なパターンに従います。彼女はこれらのパターンを学び、健康に関連する将来の出来事を予測します。ある意味では、Delphi-2Mは、気象アプリと同様に、健康予測を提供します。 「雨の70％の確率を受け取る天気と同様に、これをヘルスケアで達成することもできます」と、暫定エグゼクティブディレクターのEwan Birneyに語りました。 「BBC」（新しいウィンドウで開く）。 「そして、私たちは病気だけでなく、すべての病気のために同時にこれを行うことができます。私たちは以前に成功したことがありません。私は興奮しています。」研究者は、英国のBiobankのデータに基づいてDelphi-2Mを訓練しました。これは、約50万人の参加者に関する情報を含む巨大な生物医学データベースです。 Delphi-2Mのパフォーマンスを実証するために、デンマークの公衆衛生データベースの約200万人によるデータに基づいてテストされました。 「私たちのAIモデルは、多くの長期的な健康パターンを認識し、この情報を使用して意味のある予測を生成することが可能であることを示す実現可能性の証明です」とBirneyは1つでコメントしました。 DKFZのプレスリリース（新しいウィンドウで開きます）。 「病気が時間の経過とともにどのように発生するかをモデル化することにより、特定のリスクがいつ発生するか、そして早期介入をどのように計画できるかを調べることができます。これは、ヘルスケアにおけるパーソナライズされた予防的アプローチへの大きな一歩です。」
時間の経過とともに発達する健康履歴
Delphi-2Mは、関係者の健康履歴を出発点として使用しています。その後、彼らの人生の次の健康イベントとこのイベントに到達するまでの時間が予測されます。 「大きい音声モデルが文の構造をどのように学習できるか、このAIモデルは、医療物語を時間の経過とともに発展させる一連のイベントとして医療ストーリーをモデル化するために、健康データの「文法」を学習します」とDKFZの腫瘍学のKI部門の責任者であるMoritz Gerstungは述べました。 「これは、人間の健康と病気のコースを理解する新しい方法の始まりです」とガーストンは結論付けました。 「ある日、このような生成モデルは、ケアをパーソナライズし、大規模な医療の必要性を予測するのに役立ちます。大規模な集団に基づいて学習することにより、これらのモデルは病気の発達に関する有意義な洞察を提供し、最終的には早期に調整された介入をサポートすることができます。」これまでのところ、Delphi-2Mはまだ臨床使用の準備ができていません。しかし、私たちはいつ私たちの終わりが来るのか知りたいですか？そして、機械が私たちにそれを教えてくれるのは私たちの願いですか？
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