Kasalliklarni 10 yil oldin bashorat qiluvchi sun’iy intellekt yaratildi
Model yurak xuruji, diabet va boshqa xavfli kasalliklarni aniqlashda yuqori samara ko‘rsatdi.
Xalqaro olimlar guruhi inson organizmidagi kasalliklar xavfini uzoq muddatli istiqbolda aniqlab bera oladigan yangi sun’iy intellekt modelini taqdim etdi. Delphi-2M deb nomlangan tizim mingdan ortiq turdagi kasallik ehtimolini hisoblab, ayrim holatlarda sog‘liqdagi muammolarni 10 yil avvaldan prognoz qilish imkonini beradi.
Model shifokor yozuvlari, shifoxona statistikasi va turmush tarzi omillarini (chekish, ovqatlanish, jismoniy faollik kabi) birlashtirgan holda ishlaydi. Mutaxassislarning ta’kidlashicha, uning ishlash tamoyili ob-havo prognozi kabi — ehtimollar asosida salomatlik xavflarini ko‘rsatib beradi.
Avvaliga ushbu tizim Buyuk Britaniyadagi UK Biobank ma’lumotlari (400 mingdan ortiq ishtirokchi) asosida o‘qitildi. Keyinchalik Daniya sog‘liqni saqlash tizimidagi 1,9 million kishining yozuvlari bilan tekshirildi. Tadqiqotlar natijasi Delphi-2M yurak xuruji, diabet va sepsis kabi xavfli kasalliklarni aniqlashda yuqori aniqlikka ega ekanini ko‘rsatdi. Shu bilan birga, tasodifiy infeksiyalarni prognozlashda imkoniyatlari chegaralangan.
Olimlarning fikricha, bu texnologiya kelajakda tibbiyot amaliyotini tubdan o‘zgartirishi mumkin. Sun’iy intellekt yordamida shifokorlar bemorlarga individual maslahatlar berishi, xavf darajasini kamaytirish uchun turmush tarzini o‘zgartirishni tavsiya qilishi yoki zarur bo‘lsa, oldindan davolash choralarini ko‘rishi mumkin. Shuningdek, butun sog‘liqni saqlash tizimi uchun ham ahamiyatli bo‘lib, kasalliklar tarqalish dinamikasini oldindan hisoblash va shifoxonalar yuklamasini rejalashtirishga xizmat qiladi.
Loyiha Germaniyaning Saratonga qarshi tadqiqot markazi (DKFZ), Yevropa molekulyar biologiya laboratoriyasi hamda Kopengagen universiteti olimlari hamkorligida amalga oshirildi. Natijalar xalqaro nufuzli Nature jurnalida chop etilgan.
Mutaxassislar modelni yanada rivojlantirish uchun genetik ma’lumotlar, qon tahlillari va tibbiy tasvirlarni qo‘shishni rejalashtirmoqda. Shuningdek, turli yosh guruhlarini qamrab oladigan yanada kengroq klinik bazalar bilan ishlash ustida ham tadqiqotlar olib borilmoqda.
