Исследователи из Великобритании протестировали инструмент искусственного интеллекта под названием Foresight, который создает цифровых двойников пациентов для прогнозирования будущего состояния здоровья и результатов лечения.
Идея создания цифровых двойников в различных отраслях позволяет инженерам тестировать системы в симуляторе, прежде чем внедрять их в физическом мире. Инструменты искусственного интеллекта, такие как Предвидение Теперь это стало возможным для практикующих врачей.
Каждый раз, когда пациент посещает врача, в его электронную медицинскую карту (EHR) вносится информация. Некоторые из этих данных структурированы (возраст, пол, этническая принадлежность), но большая их часть неструктурирована, например результаты анализов или заметки, которые может сделать врач.
Foresight использует модель на основе GPT для преобразования этих данных в модель, или цифрового двойника, пациента. Поскольку Foresight обучается на огромных массивах данных ЭПЧ других пациентов, он может прогнозировать такие показатели здоровья, как вероятность развития у пациента тех или иных заболеваний или его реакцию на определенный вид лечения.
Джеймс Тео, профессор больницы Королевского колледжа и соавтор исследования, объяснил, какое значение это имеет. Тео сказал на сайте X: "В отличие от LLM, которые просто предсказывают следующее слово, Foresight прогнозирует возможное будущее для пациентов, представляя возможные мультиверсы для понимания болезней".
Можно взять электронную медицинскую карту пациента и смоделировать несколько версий пациента, чтобы предсказать его состояние здоровья. Традиционно врач должен был прочитать электронную историю болезни пациента, принять решение о варианте лечения, а затем оценить результаты через некоторое время, чтобы проследить за эффективностью лечения.
С помощью Foresight врач может смоделировать несколько потенциальных методов лечения, причем модель прогнозирует краткосрочные и долгосрочные результаты каждого из них. Это гораздо более экономичный подход и избавляет пациента от необходимости прибегать к методу "Давайте попробуем вот это", к которому прибегают многие врачи.
Результаты
Исследование, Опубликовано в журнале The Lancet Digital HealthОн рассказал, как исследователи обучили три различные модели Foresight, используя больничные базы данных из двух британских больниц и общедоступную базу данных из США, в общей сложности 811 336 пациентов.
Перед Foresight была поставлена задача выбрать заболевание, которое с наибольшей вероятностью может развиться у пациента, из списка 10 возможных заболеваний. Он точно предсказал следующее заболевание в 68% и 76% случаев при использовании двух британских наборов данных и в 88% случаев при использовании американских данных.
Когда перед компанией Foresight была поставлена задача спрогнозировать следующую новую биомедицинскую "концепцию", которая может быть расстройством, симптомом, рецидивом или лекарством, она достигла точности 80%, 81% и 91% соответственно, используя наборы данных из Великобритании и США.
Разница в производительности показывает, насколько инструменты ИИ зависят от наличия качественных данных.
Как бы ни было интересно такое применение ИИ, исследователи отмечают ряд проблем, которые необходимо преодолеть. Поиск способов заставить модель правильно взвешивать новые методы лечения и вмешательства или правильно оценивать важность вероятности по сравнению со срочностью и влиянием - вот лишь два примера.
Исследователи работают над созданием Foresight 2, которая, по их словам, будет более точной моделью.
Благодаря открытию новых лекарств и таким концепциям, как моделирование, симуляция и прогнозирование пациентов, искусственный интеллект окажет значительное влияние на качество медицинской помощи, которую мы получаем.
