ジェームズ・ギャラガー健康と科学の特派員
ジェフ・ダウリング/embl-ebi人工知能は、将来の10年にわたって人々の健康問題を予測できると科学者は言います。
この技術は、1,000を超える疾患のリスクを計算するために、人々の医療記録のパターンを見つけることを学びました。
研究者は、雨が降る可能性が70％を予想するのは天気予報のようなものだと言いますが、人間の健康のためです。
彼らのビジョンは、AIモデルを使用して高リスクの患者を見つけて病気を予防し、病院が何年も前の地域で需要を理解できるようにすることです。
Delphi-2Mと呼ばれるモデルは、ChatGptのような有名なAIチャットボットに同様のテクノロジーを使用しています。
AIチャットボットは、文の単語のシーケンスを予測できるように、言語のパターンを理解するように訓練されています。
Delphi-2Mは、匿名の医療記録にパターンを見つけるように訓練されているため、次に何が来るかを予測できます。
10月1日の心臓発作のように、正確な日付を予測するものではありませんが、代わりに1,231の疾患の可能性を推定します。
「だから、雨が降る可能性が70％の天気と同じように、ヘルスケアのためにそれを行うことができます」と、欧州分子生生物学研究所の暫定エグゼクティブディレクターであるEwan Birney教授は私に語った。
「そして、私たちは1つの病気だけでなく、同時にすべての病気のためにそれをすることができます。私たちはそれをすることができませんでした。私は興奮しています」と彼は言いました。
ジェフ・ダウリング/embl-ebiAIモデルは、最初は匿名の英国データ（入院、GPの記録、喫煙などのライフスタイルの習慣を含む）を使用して開発されましたが、40万人以上の人々から収集されました。 英国のバイオバンク研究プロジェクト。
次に、モデルをテストして、他のBiobank参加者からのデータを使用して予測が積み重なっているかどうかを確認し、デンマークで190万人の人々の医療記録を使用しました。
「それは良いことです、それはデンマークで本当に良いです」とバーニー教授は言います。
「私たちのモデルが来年の1つのリスクであると言っている場合、それは本当に10分の1であることが判明したように思われます。」
このモデルは、感染症のようなランダムなイベントではなく、明確な疾患の進行を伴う2型糖尿病、心臓発作、敗血症などの疾患を予測するのに最適です。
結果で何ができますか？
人々はすでに心臓発作や脳卒中のリスクの計算に基づいてコレステロール低下のスタチンを提供されています。
AIツールは臨床使用の準備ができていませんが、計画は同様の方法で使用し、早期に介入して病気を予防する機会がある間に高リスクの患者を見つけることです。
これには、薬や特定のライフスタイルのアドバイスが含まれます。たとえば、一般集団よりもアルコール摂取量を削減することで恩恵を受ける肝臓障害を発症する可能性が高いなどです。
人工知能は、疾病スクリーニングプログラムに通知し、需要を予測するために地域のすべての医療記録を分析するのにも役立ちます。これは、2030年にノリッチにある心臓発作の数など、リソースを計画するのに役立ちます。
「これは、人間の健康と病気の進行を理解するための新しい方法の始まりです」と、ドイツの癌研究センターであるDKFZの腫瘍学のAI部門の責任者であるMoritz Gerstung教授は述べています。
彼は次のように付け加えました。「私たちのような生成モデルは、いつかケアをパーソナライズし、大規模なヘルスケアのニーズを予測するのに役立つ可能性があります。」
AIモデル、 科学雑誌Natureで説明されています、臨床的に使用する前に、精製とテストが必要です。
また、英国のバイオバンクデータから構築されたため、潜在的なバイアスもあります。これは、人口全体ではなく、主に40歳から70歳の人から引き出されます。
モデルは現在、イメージング、遺伝学、血液分析などのより多くの医療データを考慮するためにアップグレードされています。
しかし、バーニー教授は次のように述べています。「これは研究です。すべてをテストし、十分に規制され、使用する前に考えている必要がありますが、この種の予測を行うために技術はここにあります。」
彼は、それがヘルスケアでのゲノミクスの使用への同様の道をたどると予想しています。そこでは、科学者からテクノロジーに自信を持っていることから、それを日常的に使用できるヘルスケアに行くのに10年かかりました。
この研究は、ヨーロッパの分子生物学研究所、ドイツがん研究センター（DKFZ）、コペンハーゲン大学のコラボレーションでした。
King’s College LondonのニューロイメージングでAIの研究者であるGustavo Sudre教授は、「この研究は、医学における予測モデリングのスケーラブルで解釈可能で、そして最も重要な倫理的に責任のある形態に向けた重要なステップであると考えています。」