Европейские исследователи совершили прорыв в медицине, разработав инновационный искусственный интеллект, способный предсказывать развитие заболеваний за многие годы до их фактического проявления, используя индивидуальную медицинскую историю пациента. Результаты этого новаторского исследования были опубликованы в престижном научном журнале Nature.
Модель Delphi-2M: точность и дальновидность
В исследовании подробно описывается, как структура GPT (генеративного предобученного трансформера) была адаптирована для моделирования прогрессирования человеческих заболеваний. Разработанная ИИ-модель, получившая название Delphi-2M, может с высокой точностью прогнозировать вероятность возникновения более тысячи различных заболеваний. Эта точность сравнима с эффективностью существующих специализированных моделей, ориентированных на одно конкретное заболевание, но Delphi-2M делает это для широкого спектра недугов.
Генеративная природа Delphi-2M позволяет ей создавать гипотетические сценарии будущего состояния здоровья, предоставляя обширную и информативную оценку потенциальной нагрузки болезней на период до 20 лет вперед. Это открывает беспрецедентные возможности для раннего вмешательства и профилактики.
Масштабные данные для обучения ИИ
Для обучения этой сложной ИИ-модели ученые использовали колоссальные объемы данных. В частности, были задействованы сведения от 400 тысяч участников британского проекта UK Biobank – обширного хранилища биологических материалов и медицинской информации о приблизительно полумиллионе человек. Дополнительно в обучение были включены данные 1,9 миллиона жителей Дании, что значительно повысило надежность и универсальность модели.
Перспективы применения GPT-моделей в здравоохранении
Исследователи пришли к выводу, что модели, подобные GPT, прекрасно подходят для задач прогнозирования и генерации в области здравоохранения. Они обладают потенциалом для применения в национальных базах данных здоровья, что может привести к значительным улучшениям в системах здравоохранения по всему миру.
В создании этой революционной модели участвовали ученые из ведущих научных центров Германии, Великобритании, Дании и Швейцарии, подчеркивая международный характер и масштабность данного проекта.
