Согласно материалу The Conversation, международная группа исследователей представила искусственный интеллект Delphi-2M, который способен прогнозировать развитие тысячи различных заболеваний, включая рак, диабет и болезни сердца, задолго до их появления — сообщает КТРК. Модель анализирует данные о человеке и предсказывает не только саму болезнь, но и примерные сроки её возникновения на горизонте до 20 лет.
Разработчики использовали данные почти 403 тысяч участников проекта UK Biobank и проверили точность модели на датских медицинских записях. В результате Delphi-2M показала теоретическую точность предсказаний около 70%. Система опирается на показатели пола, индекса массы тела, вредных привычек и историю уже перенесённых заболеваний, выявляя закономерности, недоступные традиционным методам анализа.
Чем уникальна модель Delphi-2M
Delphi-2M построена на архитектуре трансформеров — том же принципе, что и ChatGPT. Однако разработчики модифицировали её под задачи медицины: добавили временные метки и признаки заболеваний. В отличие от предыдущих решений, рассчитанных на прогнозирование одного недуга, новая модель способна одновременно работать с множеством патологий.
Ещё одним важным преимуществом стало то, что Delphi-2M не требует огромных вычислительных мощностей. Для обучения она использует меньше ресурсов, чем традиционные крупные ИИ-модели, и при этом сохраняет высокую предсказательную силу. Такой подход делает её более доступной для научных исследований и применения в разных медицинских контекстах.
Открытая наука и защита данных
Исследователи подчёркивают, что Delphi-2M можно распространять как open-source инструмент. Для этого была создана синтетическая база, которая имитирует UK Biobank, но не содержит персональных данных. Такой шаг позволяет сохранить конфиденциальность и в то же время открыть доступ другим учёным для тестирования и усовершенствования модели.
Открытость разработки означает, что модель может быть дообучена на других наборах данных — например, с использованием медицинских изображений, показателей с носимых устройств или электронных карт пациентов. Это позволит адаптировать её под системы здравоохранения разных стран и увеличить точность прогнозов.
Ограничения и вызовы
Несмотря на потенциал, авторы отмечают, что Delphi-2M пока не готова к применению в клинической практике. Модель не учитывает всех расовых и этнических различий, а также ограничена качеством исходных данных. Её предсказания нельзя воспринимать как персональные рекомендации для конкретного пациента.
Кроме того, остаются риски, связанные с безопасностью медицинской информации. Если в будущем Delphi-2M будет использоваться вместе с персональными данными, то необходимо будет обеспечить их надёжную защиту. Также встает вопрос адаптации инструмента к системам здравоохранения стран с разной структурой медицинских услуг, например США или развивающихся государств.
Напомним, ранее мы писали про то, что учёные впервые смогли создать полноценные яйцеклетки из ДНК.
