Araştırmacılar, bir kişinin hastalıklara yakalanma olasılığını yıllar öncesinden tahmin eden bir yapay zeka sistemi geliştiriyor

Önleyici tıp alanında bir devrim olarak kabul edilen bilimsel bir gelişmede, uluslararası bir araştırma ekibi, bir kişinin gelecekteki hastalıklara yakalanma olasılıklarını yıllar öncesinden tahmin edebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdiğini duyurdu.

(Delphi-2M) adı verilen model, sohbet robotlarında kullanılan benzer tekniklere dayanarak çalışıyor ve tıbbi verilerdeki kalıpları ve dizileri öğreniyor. Araştırmacılara göre, bu araç 1000'den fazla hastalığı tahmin edebiliyor ve bu da hastalıklarla erken başa çıkma ve önleme konusunda yeni ufuklar açıyor.

Model, yaklaşık yarım milyon katılımcının tıbbi bilgilerini içeren İngiltere biyobankası (UK Biobank) verileri üzerinde eğitildi. Sistem, hastanın tıbbi geçmişini, önceki teşhislerini ve bunların sıralamasını analiz ediyor.

Bu bağlamda, Almanya Kanser Araştırma Merkezi'nden yapay zeka uzmanı Moritz Gerstung, "Tıbbi teşhislerin bir dizisini anlamak, bir metindeki dil kurallarını öğrenmeye benziyor" dedi. (Delphi-2M) aracının "sağlık verilerindeki kalıpları, önceki teşhisleri, bunların meydana geldiği kombinasyonları ve sıralamaları öğrenerek, anlamlı ve sağlıkla ilgili tahminler yapabilme yeteneği kazandığını" ekledi.

Modelin doğruluğunu test etmek için ekip, Danimarka'nın kamu sağlık veritabanında yaklaşık iki milyon kişinin verileri üzerinde denemeler yaptı. Sonuçlar, sistemin kalp krizi gibi hastalıklara yakalanma riski en yüksek olan kişileri belirlemedeki yeteneğini, yaş ve diğer geleneksel faktörlere dayanan tahminleri aşarak gösterdi.

Ancak, araştırmacılar aracın "henüz klinik kullanım için hazır olmadığını" ve daha fazla teste ihtiyaç duyduğunu belirtti. Ayrıca, Britanya Mühendislik ve Teknoloji Enstitüsü'nden sağlık teknolojisi araştırmacısı Peter Bannister, veri önyargısı sorununa dikkat çekerek, "Araştırmacılar, hem Britanya hem de Danimarka veri setlerinin yaş, ırk ve mevcut sağlık sonuçları açısından önyargılı olduğunu kabul ediyorlar" dedi.

Zorluklara rağmen, bilim insanları bu teknolojinin büyük bir potansiyele sahip olduğunu düşünüyor. Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı'ndan ortak yazar Tom Fitzgerald, bu araçların "aşırı yüklenmiş bir sağlık sistemi içinde kaynakları iyileştirmeye yardımcı olabileceğini" söyledi.

Araştırmaya ortak yazar olarak katılan Ewan Birney, (Delphi-2M) aracının "tüm hastalıkları tek seferde ve uzun bir zaman diliminde teşhis edebilme yeteneğine sahip olduğunu", mevcut araçların belirli hastalıklara odaklandığını belirtti.

Londra King's College'da tıbbi yapay zeka uzmanı olan Gustavo Sudre, araştırmanın "ölçeklenebilir ve yorumlanabilir bir tahmin modeline doğru önemli bir adım gibi göründüğünü, en önemlisi, etik olarak sorumlu olduğunu" belirtti.

Birçok ülkede doktorların zaten (QRISK3) gibi tahmin araçlarını kullandığı belirtiliyor, ancak yeni sistem, tahmin ettiği hastalıkların kapsamı ve zaman dilimi açısından niteliksel bir sıçrama temsil ediyor.