Umělá inteligence (AI) mění obor medicíny a jedním z nejslibnějších příkladů je vývoj generativního modelu AI Evropskou laboratoří molekulární biologie (EMBL).
Tento inovativní model využívá rozsáhlé lékařské záznamy k odhadu toho, jak se může lidské zdraví v průběhu času měnit. Dokáže předpovědět riziko a načasování více než 1000 nemocí a také předpovědět zdravotní výsledky na více než deset let dopředu.

Zdroj: Youtube.com
Tento generativní model umělé inteligence byl navržen s využitím algoritmických konceptů podobných těm, které se používají u rozsáhlých jazykových modelů (LLM). Byl vycvičen na anonymizovaných datech 400 000 účastníků z britské Biobanky, databáze, která shromažďuje genetické a zdravotní informace od dobrovolníků pro lékařský výzkum.
Modernizace medicíny pod taktovkou AI
Aby zajistili robustnost modelu, testovali jej autoři studie také na datech od 1,9 milionu pacientů z dánského národního registru pacientů. Tento přístup založený na více zdrojích je zásadní pro zamezení zkreslení a zajištění použitelnosti modelu v různých zdravotnických kontextech. Podle týmu vedeného Ewanem Birneym se jedná o jednu z dosud nejkomplexnějších ukázek toho, jak může generativní umělá inteligence modelovat vývoj lidských onemocnění v měřítku.
„Náš model umělé inteligence je důkazem konceptu, který ukazuje, že je možné, aby se umělá inteligence naučila mnoho našich dlouhodobých zdravotních vzorců a využila tyto informace k vytvoření smysluplných předpovědí,“ vysvětluje Birney ve svém prohlášení. Díky modelování vývoje nemocí v čase můžeme začít zkoumat, kdy se objevují určitá rizika a jak nejlépe naplánovat včasné zásahy. To představuje velký krok směrem k personalizovanějšímu a preventivnějšímu přístupu ke zdravotní péči.
Stejně jako se velké lingvistické modely mohou učit strukturu vět, tento model umělé inteligence se učí „gramatiku zdravotních dat“. To mu umožňuje modelovat zdravotní záznamy jako sekvence událostí, které se vyvíjejí v čase. Tyto události zahrnují lékařské diagnózy nebo faktory životního stylu, jako je kouření. Model se učí předpovídat riziko onemocnění na základě pořadí, v jakém tyto události nastávají, a doby mezi nimi.
„Zdravotní události se často řídí předvídatelnými vzorci,“ dodává Tom Fitzgerald, spoluautor studie. „Náš model umělé inteligence se tyto vzorce učí a dokáže předpovídat budoucí zdravotní výsledky. Umožňuje nám prozkoumat, co by se mohlo stát na základě zdravotní anamnézy člověka a dalších klíčových faktorů. V zásadě se nejedná o jistotu, ale o odhad potenciálních rizik.“
Model funguje obzvláště dobře u stavů s jasnými a konzistentními vzorci vývoje, jako jsou některé druhy rakoviny, infarkty a sepse. Méně spolehlivý je však u proměnlivějších stavů, jako jsou duševní poruchy nebo komplikace související s těhotenstvím, které závisí na nepředvídatelných životních událostech.
Na klinické testování je ještě brzy
Ačkoli se jedná o významný pokrok v oblasti prevence, je třeba upozornit na několik věcí. Model, který ještě není připraven pro klinické použití, poskytuje pravděpodobnosti, nikoli jistoty. Nepředpovídá přesně, co se člověku stane, ale spíše poskytuje dobře kalibrované odhady pravděpodobnosti výskytu určitých stavů v daném období. Může například předpovídat pravděpodobnost vzniku srdečního onemocnění v příštím roce.
Je třeba také poznamenat, že údaje byly získány od dobrovolníků ve věku 40 až 60 let, což znamená, že zdravotní události u dětí a dospívajících jsou zastoupeny nedostatečně. Model má také demografické zkreslení způsobené nedostatkem tréninkových dat, včetně nedostatečného zastoupení některých etnických skupin.
Navzdory těmto omezením model umožňuje vytvořit vzor potenciálních pacientů pro mnoho typů onemocnění tím, že zohledňuje mnoho jejich návyků, a vytvořit opatření pro prevenci nebo například včasné odhalení nádorů.

Zdroj: Youtube.com
Předpokládá se, že v budoucnu by podobné nástroje umělé inteligence, vyškolené na reprezentativnějších souborech dat, mohly lékařům a vědcům pomoci včas identifikovat rizikové pacienty. Něco, co vzhledem ke stárnutí populace a rostoucímu počtu chronických onemocnění zní jako velmi dobrá zpráva.
„Je to začátek nového způsobu chápání lidského zdraví a vývoje nemocí,“ uzavírá Moritz Gerstung, spoluautor studie. „Generativní modely, jako je ten náš, by jednoho dne mohly pomoci personalizovat lékařskou péči a předvídat potřeby ve velkém měřítku.“
Využití umělé inteligence v medicíně je teprve v počátcích, ale již nyní vykazuje značný potenciál pro změnu způsobu, jakým chápeme a léčíme nemoci. Postupem času a s neustálým zdokonalováním modelů a dat by se tyto nástroje mohly stát zásadní součástí preventivní a personalizované zdravotní péče.