Німецькі дослідники з Центру онкологічних досліджень у Гейдельберзі розробили інноваційну модель штучного інтелекту Delphi-2M, яка здатна прогнозувати ймовірність розвитку понад 1250 різних захворювань, зокрема онкологічних, дерматологічних недуг і порушень імунної системи, за двадцять років до появи перших симптомів.
Про це розповідає ProIT
Як працює Delphi-2M: новий підхід до медичної діагностики
Delphi-2M аналізує дані з медичних карток пацієнтів у поєднанні з інформацією про спосіб життя, вік, стать, індекс маси тіла та наявність шкідливих звичок. Модель базується на модифікованій Великій мовній моделі (LLM), що використовує архітектуру генеративного переднавченого трансформатора (GPT), яка є основою для популярних чат-ботів, таких як ChatGPT.
Під час створення універсального інструменту для багатопрофільної діагностики, команда науковців під керівництвом Моріца Герстунга навчила штучний інтелект на даних 400 тисяч британців із національного Біобанку Великої Британії. Завдяки аналітиці великих обсягів інформації Delphi-2M стала здатною розраховувати ймовірність розвитку захворювань у значно ширших часових межах, ніж раніше доступна технологіям.
Результати тестування та перспективи використання
Delphi-2M відзначилася високою точністю: її прогностичні показники для більшості хвороб не поступаються або навіть перевищують результати сучасних діагностичних інструментів на основі машинного навчання, які зазвичай спеціалізуються на одному захворюванні. Особливо ефективною модель виявилася у передбаченні ризику розвитку різних видів раку.
Модель протестували не лише на британських, але й на даних 1,9 мільйона людей із Данського національного реєстру пацієнтів, який містить інформацію про госпіталізації за останні 50 років. Як показали результати, точність Delphi-2M при роботі з данськими даними була лише трохи нижчою, ніж під час аналізу британського Біобанку, що свідчить про її універсальність.
“Здатність цієї моделі прогнозувати кілька захворювань одночасно дійсно вражає”.
За словами Моріца Герстунга, це демонструє потенціал використання Delphi-2M у різних національних системах охорони здоров’я, навіть якщо вони відрізняються від тих, на основі яких проводилося навчання. У планах розробників – перевірити точність роботи моделі на даних із кількох країн, що дозволить розширити сфери її застосування у світовій медичній практиці.
Результати дослідження опубліковано у журналі Nature.