Un model de inteligență artificială dezvoltat de cercetători europeni poate estima riscul de a dezvolta boli precum cancerul sau diabetul cu până la 10 ani înainte de diagnosticare. Cum funcționează această tehnologie și care sunt limitele ei?
Cum a fost creat instrumentul
O echipă de cercetători de la Centrul German de Cercetare a Cancerului (DKFZ), Laboratorul European de Biologie Moleculară (EMBL) și Universitatea din Copenhaga a antrenat un model de inteligență artificială folosind date medicale anonime de la 400.000 de persoane din Marea Britanie. Ulterior, modelul a fost testat pe 1,9 milioane de pacienți din Danemarca. Scopul a fost de a identifica tipare care să permită estimarea riscului de îmbolnăvire pe termen lung.
Algoritmul analizează istoricul medical al pacienților, inclusiv diagnostice anterioare, obiceiuri precum fumatul și intervalele de timp dintre evenimentele medicale. De exemplu, dacă cineva a avut anumite probleme de sănătate la 40 de ani, sistemul poate estima probabilitatea de a dezvolta o boală gravă până la 50 de ani.
- Antrenat pe date din Regatul Unit, testat în Danemarca
- Analizează istoricul medical și factorii de risc
- Estimează probabilități, nu certitudini
Ce boli poate prezice și cât de precis este
Modelul funcționează cel mai bine pentru afecțiuni cu evoluție previzibilă, cum ar fi anumite tipuri de cancer, infarctul miocardic, diabetul de tip 2 sau septicemia. În aceste cazuri, previziunile sunt mai precise pe termen scurt decât pe termen lung. „Acest model este începutul unei noi modalități de a înțelege sănătatea umană și evoluția bolilor”, a declarat Moritz Gerstung, coordonatorul echipei AI în oncologie de la DKFZ.
Cercetătorii spun că modelul funcționează ca o prognoză meteo: arată riscul, nu garantează că o persoană se va îmbolnăvi. Există însă și limite. Pentru afecțiuni psihice, boli infecțioase sau complicații legate de sarcină, estimările sunt mai puțin fiabile. Acest lucru se datorează faptului că aceste boli pot apărea imprevizibil sau depind de factori greu de anticipat.
Importanța ordinii evenimentelor medicale
„AI-ul nu doar identifică factorii de risc, ci analizează și modul în care aceștia se leagă între ei în timp”, spune Moritz Gerstung. De exemplu, dacă o persoană fumează timp de 15 ani, apoi dezvoltă hipertensiune, iar după cinci ani apare o inflamație cronică, modelul poate calcula riscul de infarct în următorii zece ani.
Opiniile experților și așteptările viitoare
Ewan Birney de la EMBL consideră că această tehnologie demonstrează că AI poate „învăța multe dintre tiparele sănătății noastre pe termen lung și poate folosi aceste informații pentru a face predicții relevante”. El vede acest model ca pe un pas important către o abordare mai personalizată și preventivă a medicinei.
Totuși, unii experți independenți atrag atenția că datele folosite provin în principal din Regatul Unit și Danemarca, ceea ce înseamnă că populațiile analizate sunt predominant albe și cu vârste medii. Pentru ca modelul să fie util la scară globală, este necesar să fie testat și pe grupuri etnice diverse și în regiuni cu caracteristici medicale diferite.
- Poate ajuta la prevenirea bolilor grave prin intervenții timpurii
- Este nevoie de validare pe populații diverse
- Nu înlocuiește medicii, ci oferă suport suplimentar
Ce urmează pentru această tehnologie
Cercetătorii subliniază că instrumentul nu este încă pregătit pentru utilizare în cabinetele medicale. Totuși, el ajută deja la înțelegerea modului în care stilul de viață și istoricul medical influențează riscurile pe termen lung. „Vrem să facem aceste predicții accesibile medicilor, dar într-un mod care să protejeze confidențialitatea”, adaugă Gerstung.
În viitor, este posibil ca medicii să poată consulta datele unui pacient analizate de AI și să primească recomandări pentru investigații sau schimbări în stilul de viață cu ani înainte de apariția simptomelor. Pentru ca acest lucru să devină realitate, sunt necesare însă studii suplimentare și aprobări din partea autorităților.
Dezvoltarea acestei tehnologii ridică și întrebări etice importante. Cine va avea acces la aceste predicții? Cum vor fi folosite de companiile de asigurări sau de angajatori? Aceste aspecte vor necesita dezbateri pe măsură ce tehnologia avansează.
Chiar dacă modelul nu este încă folosit în practică, el deschide noi perspective pentru prevenirea bolilor și personalizarea îngrijirii medicale. Cercetătorii speră ca, în timp, astfel de instrumente să ajute medicii să identifice mai devreme pacienții cu risc crescut și să ofere intervenții adaptate fiecăruia.
