Delphi-2M tvrdí, že dokáže předpovědět více než 1000 nemocí na desetiletí dopředu

Evropští vědci představili Delphi-2M, generativní model umělé inteligence, který čte anamnézu člověka, aby předpověděl náchylnost k více než tisíci nemocí – roky nebo dokonce desetiletí dopředu. Je to odvážné tvrzení podpořené velkými datovými soubory: přibližně 400 000 účastníků britské Biobanky pro školení a 1,9 milionu pacientů z dánského národního registru pro externí ověření.

Novinkou je šíře. Většina skóre klinického rizika se zaměřuje na jeden stav. Delphi-2M zachází se zdravím jako se sekvencí a pomocí technologie transformátorů (stejná rodina moderních chatbotů) modeluje, jak se diagnózy a události v průběhu času vyvíjejí. Výstupem je personalizovaná křivka pravděpodobnosti – kdy je více či méně pravděpodobné, že nastanou určité podmínky.

První výsledky jsou nejsilnější u běžných chronických onemocnění – kardiovaskulárních problémů, cukrovky a sepse – kde je k dispozici mnoho údajů. Výzkumníci také uvádějí, že model fungoval dobře u dánských pacientů, přestože byl trénován na údajích ze Spojeného království, což je slibné znamení, že může zobecňovat napříč zdravotnickými systémy spíše než přehnaně používat jeden.

Proč na tom záleží: předvídavost mění péči. Pokud systém dokáže předvídat vysoce riziková okna pro budoucí onemocnění, lékaři mohou zpřísnit monitorování, upravit léky a prosadit cílenou prevenci dříve. Populační zdravotní týmy by mohly použít podobné prognózy k upřednostnění screeningu nebo alokaci zdrojů do čtvrtí, kde je riziko narůstající.

SOUVISEJÍCÍ:Dekódování regionálních bezpečnostních výzev v prognóze trhu s povrchovými válečnými loděmi do roku 2033

Velká upozornění jsou provozní a etická. Lékařské záznamy jsou chaotické; signály se liší podle nemocnice, odchylky standardů kódování a sociální determinanty zřídka žijí v jedné databázi. Je zde také zaujatost: pokud historická péče nedosahuje určitých skupin, model může tyto mezery zakódovat. Výzkumníci říkají, že Delphi-2M používá anonymizované záznamy a je navržen pro nasazení ve zdravotnickém systému, ale jakékoli skutečné zavedení bude vyžadovat přísné řízení, externí audit a jasný souhlas pacienta.

Regulační realita věci zpomalí. Dokonce i s metodou publikovanou v přírodě a silnou validací napříč zeměmi se to zítra nedoručí na kliniky. Před širším použitím očekávejte pilotní projekty v přísně kontrolovaných programech – kardiologie, readmise na JIP, onkologické cesty. Integrace genetických a proteomických dat je na plánu, což by mohlo zpřesnit předpovědi, ale zvýšit náklady a soukromí.

Pro kupce technologií ve zdravotnických systémech je domácí úkol známý: požadovat prospektivní studie, hledat kalibrovaná riziková skóre (nejen vychloubání AUROC) a trvat na interpretovatelných výstupech, podle kterých mohou kliničtí lékaři jednat. Nikdo nechce banner „jste v ohrožení“ v černé skříňce; chtějí proč a co dělat.

Sečteno a podtrženo: Delphi-2M je vážným krokem směrem k dlouhodobému horizontu, předpovídání mnoha nemocí. Pokud by se publikované výsledky opakovaly v živé péči, mohlo by to přetvořit plán screeningu a plánování chronické péče. Pokud ne, bude to stále tlačit na pole k vytváření modelů, které uvažují v trpělivých časových liniích spíše než jednorázové snímky.