I ricercatori del Regno Unito hanno testato uno strumento di intelligenza artificiale chiamato Foresight che crea gemelli digitali dei pazienti per prevedere i risultati futuri della salute e delle cure.
L'idea di creare gemelli digitali in vari settori consente agli ingegneri di testare i sistemi in una simulazione prima di implementarli nel mondo fisico. Strumenti di intelligenza artificiale come Previsione stanno rendendo possibile tutto ciò per gli operatori sanitari.
Ogni volta che un paziente si reca da un operatore sanitario, vengono aggiunte informazioni alla sua cartella clinica elettronica (EHR). Alcuni di questi dati sono strutturati (età, sesso, etnia), ma la maggior parte sono non strutturati, come i risultati degli esami o le note che il medico potrebbe prendere.
Foresight utilizza un modello basato su GPT per trasformare questi dati in un modello, o gemello digitale, del paziente. Poiché Foresight viene addestrato su enormi quantità di dati EHR di altri pazienti, è in grado di prevedere gli esiti della salute, come il tipo di malattie che un paziente potrebbe sviluppare o la sua risposta a un certo tipo di trattamento.
James Teo, professore del King's College Hospital e coautore dello studio, ne ha spiegato l'importanza. Teo ha dichiarato su X: "A differenza delle LLM che si limitano a prevedere la parola successiva, Foresight prevede possibili futuri per i pazienti, rappresentando possibili multiversi per comprendere le malattie".
È possibile prendere l'EHR di un paziente e poi simulare più versioni del paziente per prevedere la sua traiettoria di salute. Tradizionalmente, un medico dovrebbe leggere l'EHR di un paziente, decidere un'opzione di trattamento e poi valutare i risultati dopo un certo tempo per monitorare l'efficacia del trattamento.
Con Foresight, il medico può simulare più trattamenti potenziali e il modello prevede gli esiti a breve e a lungo termine di ciascun trattamento. Si tratta di un approccio molto più efficace dal punto di vista dei costi e che evita al paziente l'approccio "Proviamo questo", a cui molti medici sono costretti a ricorrere.
Risultati
Lo studio, pubblicato su The Lancet Digital Health, ha spiegato come i ricercatori abbiano addestrato tre diversi modelli di Foresight utilizzando i set di dati ospedalieri di due ospedali del Regno Unito e un set di dati pubblicamente disponibili negli Stati Uniti, per un totale di 811.336 pazienti.
Il compito di Foresight è stato quello di selezionare il disturbo che un paziente aveva maggiori probabilità di sviluppare da un elenco di 10 possibili disturbi. Ha previsto con precisione il disturbo successivo nel 68% e 76% dei casi utilizzando i due set di dati del Regno Unito e nell'88% dei casi utilizzando i dati degli Stati Uniti.
Quando è stato incaricato di prevedere il prossimo nuovo "concetto" biomedico, che potrebbe essere un disturbo, un sintomo, una ricaduta o un farmaco, Foresight ha ottenuto una precisione di 80%, 81% e 91% rispettivamente utilizzando i set di dati del Regno Unito e degli Stati Uniti.
La variazione delle prestazioni dimostra quanto gli strumenti di IA dipendano dalla disponibilità di dati di buona qualità.
Per quanto questa applicazione dell'IA sia entusiasmante, i ricercatori notano diverse sfide che devono essere superate. Trovare il modo di far sì che il modello pesi adeguatamente i nuovi trattamenti e interventi, o valutare correttamente l'importanza della probabilità rispetto all'urgenza e all'impatto, sono solo due esempi.
I ricercatori stanno lavorando allo sviluppo di Foresight 2, che secondo loro sarà un modello più accurato.
Con la scoperta di nuovi farmaci e concetti come la modellazione, la simulazione e la previsione dei pazienti, l'IA è destinata ad avere un impatto significativo sulla qualità dell'assistenza sanitaria che riceviamo.
