Imaginați-vă că medicul v-ar putea spune nu doar ce boală aveți acum, ci și ce afecțiuni riscați să dezvoltați peste 10 sau chiar 20 de ani. Nu mai este science-fiction. O nouă generație de inteligență artificială, similară cu tehnologia din spatele ChatGPT, reușește să prognozeze riscul pentru peste 1.000 de boli, transformând medicina reactivă într-una profund preventivă. Un model european, botezat Delphi, a demonstrat deja că poate anticipa traiectorii de sănătate cu o acuratețe surprinzătoare. Articolul de față explică cum funcționează această tehnologie, ce afecțiuni majore poate „vedea” în viitor, care sunt limitele și ce înseamnă asta pentru pacienții din întreaga lume.
Cum citește un AI dosarul medical ca pe o carte
Principiul din spatele acestei revoluții este surprinzător de intuitiv. Așa cum un model de limbaj precum ChatGPT învață gramatica și anticipează următorul cuvânt dintr-o propoziție, un algoritm medical învață „gramatica sănătății”. Cercetători de la Laboratorul European de Biologie Moleculară (EMBL) și Universitatea din Copenhaga au antrenat un model AI pe datele medicale anonimizate a 400.000 de participanți din proiectul britanic UK Biobank. Algoritmul a învățat să citească istoricul medical ca pe o poveste, unde fiecare diagnostic, obicei (precum fumatul) sau analiză este un eveniment într-o secvență temporală.
Prin analiza a sute de mii de astfel de „povești”, AI-ul a început să recunoască tipare ascunse, invizibile pentru ochiul uman. A învățat care secvențe de evenimente medicale duc, cel mai probabil, la un infarct, la diabet sau la demență. „Nu este vorba despre a colecta mai multe date, ci despre a folosi modele care extrag cunoștințele potrivite din datele existente”, explică Alejandro Frangi, specialist în medicină computațională la Universitatea din Manchester. Pentru a-și dovedi valoarea, modelul a fost testat pe un set complet diferit de date: registrul național al pacienților din Danemarca, cu 1,9 milioane de persoane. Rezultatele au fost la fel de precise, demonstrând că tehnologia se poate adapta la sisteme medicale diferite.
5 boli pe care AI-ul le vede în viitor
Capacitatea de a analiza simultan peste 1.000 de afecțiuni și interacțiunile complexe dintre ele este ceea ce face acest sistem unic. Totuși, performanța sa excelează în cazul bolilor care urmează tipare clare de progresie. Iată cinci exemple concrete:
1. Infarctul miocardic și bolile de inimă. Acestea sunt printre cele mai ușor de prezis afecțiuni pe termen lung. Modelul poate calcula probabilități concrete. De exemplu, pentru un bărbat de 60 de ani, riscul anual de infarct poate varia dramatic: de la 4 cazuri la 10.000, la 100 de cazuri la 10.000, în funcție de diagnosticele anterioare și stilul de viață. O astfel de informație ar permite medicilor să intervină mult mai devreme și mai țintit.
2. Demența. Fiind o boală cu o evoluție lentă și cu factori de risc care se acumulează în timp, demența se potrivește perfect modelului predictiv. Identificarea persoanelor cu risc crescut cu un deceniu sau mai mult înainte de apariția simptomelor clinice ar putea deschide calea către noi strategii de prevenție și încetinire a bolii.
3. Diabetul. Aici, utilitatea este dublă. Pe de o parte, algoritmul poate semnala riscul de a dezvolta boala. Doar că odată diagnosticat, poate ajuta medicul să decidă cât de agresiv trebuie să fie tratamentul. „Pentru unii pacienți cu diabet, schimbările stilului de viață pot fi suficiente la început, în timp ce alții ar trebui să înceapă medicația imediat”, subliniază profesorul Søren Brunak de la Universitatea din Copenhaga.
4. Cancerul. Inteligența artificială atacă această boală pe mai multe fronturi. Modelul Delphi poate prezice riscul general pentru anumite tipuri de cancer. Mai specific, un studiu publicat în Journal of the American Medical Association a arătat că un AI a putut identifica femeile cu cel mai mare risc de cancer la sân cu 4 până la 6 ani înainte de diagnostic, doar analizând mamografii. Iar după diagnosticare, AI-ul se dovedește din nou superior: un studiu britanic a arătat că un algoritm a evaluat agresivitatea unei forme rare de cancer cu o acuratețe de 82%, față de doar 44% în cazul analizelor de laborator tradiționale.
5. Septicemia (infecțiile sanguine). Această afecțiune gravă, care poate evolua rapid, are la bază o serie de factori de risc și condiții preexistente. Modelul AI este deosebit de eficient în a identifica pacienții vulnerabili, permițând spitalelor să monitorizeze mai atent aceste cazuri și să intervină la primele semne de infecție.
O prognoză meteo, nu un glob de cristal
Cercetătorii insistă asupra unei analogii: predicțiile AI sunt ca o prognoză meteo. Oferă probabilități, nu certitudini. Sunt mai precise pe termen scurt și pentru grupuri mari de oameni, decât pentru destinul exact al unui singur individ pe parcursul a 20 de ani. Precizia depinde enorm de calitatea datelor. Baza de date UK Biobank, de exemplu, este formată preponderent din persoane albe, cu vârste între 40 și 60 de ani, ceea ce ridică un „semn de întrebare”, după cum recunosc creatorii, cu privire la performanța sa pe alte grupuri etnice sau de vârstă.
Mai mult, modelul este mai puțin util pentru boli imprevizibile, precum infecțiile virale, sau pentru afecțiuni genetice rare, care nu urmează tipare statistice largi. Problemele de etică sunt și ele pe masă. Ce se întâmplă când un algoritm prezice o boală pentru care nu există leac sau tratament preventiv? Aceste întrebări vor trebui să primească un răspuns înainte ca tehnologia să ajungă în cabinete.
Ce urmează: de la laborator la cabinetul medicului
Deocamdată, modelul Delphi este un prototip, o dovadă de concept publicată în prestigioasa revistă Nature. Vor mai trece câțiva ani până când un astfel de instrument va fi gata pentru uz clinic. Potențialul său este însă uriaș, nu doar pentru pacienți, ci pentru întreg sistemul de sănătate.
„Cea mai evidentă aplicație ar fi ca un sistem de avertizare timpurie. Ar putea ajuta medicii să identifice pacienții cu risc crescut și să le ofere controale suplimentare sau tratamente preventive.”
– Tomas Fitzgerald, co-creator al modelului Delphi, EMBL
La nivel de sistem, un astfel de AI ar putea prognoza nevoile de sănătate ale unei țări întregi, ajutând la planificarea resurselor: de la numărul de specialiști necesari, la stocurile de medicamente și echipamente. Ar putea reduce spitalizările evitabile și ar putea combate o problemă majoră a medicinei moderne: supratratamentul. Prin identificarea mai precisă a celor cu risc real, se evită tratarea inutilă a mii de pacienți. Pasul următor pentru cercetători este să alimenteze modelul cu și mai multe date, genetice, analize de sânge, imagistică, pentru a-i crește și mai mult acuratețea. Viitorul medicinei ar putea fi unul în care medicul de familie are un „companion AI”, un consilier digital care îi oferă o a doua opinie obiectivă, bazată pe date, pentru fiecare pacient în parte.
Pentru a fi la curent cu toate știrile, urmărește Financiarul.ro și pe Google News
Parteneri
Articole recomandate din rețeaua noastră
News24Cseke Attila avertizează că ambulanțele și urgențele riscă blocajul în două-trei săptămâni fără fonduri
Dolce SportGetafe l-a adus pe Dani Carvajal, dar fostul căpitan de la Real Madrid lipsește din lotul pentru Craiova
GetPonyPoliția poate măsura viteza din mers, dar numai cu radare omologate pentru acest regim
BravonetKarl Bushby a revenit în Anglia după aproape 28 de ani de drum. Mai are aproximativ 400 de kilometri până acasă
LylaFemeile ar putea naște cu o persoană de sprijin alături, în maternitățile publice și private
Revista IoanaCe înseamnă verificarea metrologică a cântarului și când nu mai poate fi folosit pentru vânzări
