Pētnieki no Dānijas Tehniskās universitātes ir izmantojuši mākslīgo intelektu (AI), lai izveidotu prognozējošu sistēmu, kas vērsta uz dzīvībai bīstamu slimību apkarošanu. AI sistēma, ko sauc par Life2vec, tika radīta, lai izmantotu plašu medicīnisko datu kopu, lai prognozētu nāves cēloņus ar augstu precizitāti.
Inovatīvais AI rīks integrē dažādus medicīniskus un sociālus cilvēku datus, lai paredzētu iespējamas dzīvībai bīstamas situācijas. Šī rīka datu kopā ir iekļautas sešu miljonu dāņu cilvēku ārstu apmeklējumi, medicīnisko vēstures dati un sociālais statuss no 2008. gada līdz 2020. gadam.
Zinātnieki vēlējās saprast potenciālos mehānismus, kas var ietekmēt cilvēka dzīves ilgumu, un izpētīt personalizētas iejaukšanās iespējas, ja tās būtu noderīgas. Viņi izmantoja AI modeli, lai analizētu indivīdu datu kopu, kuri mira 35–65 gadu vecumā, ar pusmūža nāves gadījumiem starp 2016. un 2020. gadu. Galvenais mērķis bija noteikt to nāves pamatcēloņus, pamatojoties uz viņu dzīves laika datiem, nevis paredzot likteni.
AI sistēmas mērķis nav prognozēt likteni, bet gan kalpot kā profilaktisks rīks pret nopietnām slimībām un izvairīties no agras nāves cēloņiem. Tā sniedz dziļāku ieskatu riskos un nosacījumos, kas var saīsināt cilvēka dzīvi.
Saskaņā ar publicēto pētījumu šī AI prognozēšanas precizitāte tika atzīta par 11% efektīvāku nekā tradicionālās modeļi, ko izmanto apdrošinātāji, lai paredzētu nāvi. Šis progresam demonstrē AI potenciālu uzlabot degradācijas un agras nāves sapratni, liekot ceļu personalizētākiem veselības aprūpes iejaukšanās veidiem.
Viena svarīga jautājums saistīts ar tematu par agras nāves prognozēšanu un novēršanu, izmantojot AI sistēmu, piemēram, Life2vec, ir tas, kā tiek pārvaldīta privātuma un etisko apsvērumu jautājumi, kad tiek apstrādāti jutīgi personīgie medicīniskie dati. Privātuma bažas ir pirmrinda, kad AI sistēmas apstrādā medicīniskos ierakstus un citus privātus datus, lai novērstu ļaunprātīgu izmantošanu vai neatļautu piekļuvi.
Cits svarīgs aspekts ir AI potenciāls samazināt veselības aprūpes atšķirības. AI modeļi, kas var precīzi paredzēt veselības iznākumus, var identificēt riska grupas indivīdus agrīni, ļaujot iejaukšanos, kas varētu mazināt vai izlabot slimības progresu. Tas ir īpaši svarīgi marginalizētām kopienām, kuras varētu būt ierobežots piekļuves regulārai veselības aprūpei un profilakses pasākumiem.
Attiecībā uz izaicinājumiem viens no galvenajiem izaicinājumiem ir datu kvalitāte un pārstāvība. AI prognozēšanas veiktspēja ir stipri atkarīga no datu dažādības un kvalitātes, uz kuriem tā tiek trenēta. Ja dati satur neobjektīvus vai neatbilstošus datus, AI sistēma var radīt neprecīzas prognozes vai neizdevīgi vispārēji generalizēt savus secinājumus pāri dažādu iedzīvotāju grupām.
Var rasties arī kontroversijas saistībā ar veselības noteikšanas faktoriem, kas iekļauti datu analīzē. Tā kā sociālie faktori, piemēram, ienākumu līmenis, izglītība un vides apstākļi, var ietekmēt veselības iznākumus, var rasties debates par to, kuri faktori ir piemēroti iekļaut prognozēšanas modeļos.
Priekšrocības, izmantojot AI sistēmas veselības aprūpē, ir daudzveidīgas. Šādas sistēmas var apstrādāt lielas datu apjomus daudz ātrāk nekā cilvēki, kas var novest pie slimību agrīnas atklāšanas un laicīgas iejaukšanās, kas beigās var izglābt dzīvības. Turklāt tās var identificēt sarežģītus raksturīgumus, kas cilvēkam analītiķiem var nebūt redzami, sniedzot jaunus ieskatu slimību mehānismos.
Savukārt trūkumi var ietvert iespējamas kļūdas prognozējot, kas var rasties neobjektīvu vai nepilnīgu apmācību datu dēļ, kas var novest pie nepareizas klasifikācijas vai viltus brīdinājumiem. Turklāt aprūpes cilvēka pieskartne var samazināties, jo atkarība no tehnoloģijas palielinās.
AI sistēmu drošības, uzticamības un taisnīguma nodrošināšana veselības aprūpē prasa nepārtrauktu pētniecību un regulējumu. Visbeidzot, AI prognozējumu integrēšana esošajās veselības aprūpes sistēmās veidā, kas papildina medicīnisko ekspertīzi, ir delikāta līdzsvara saglabāšana.
Plašākai un uzticamai informācijai par AI un veselību jūs varat apmeklēt sekojošos saitus:
– Nacionālais Veselības institūts (NIH) vietnē nih.gov
– Pasaules Veselības organizācija (PVO) vietnē who.int
– Slimību kontroles un profilakses centri (CDC) vietnē cdc.gov
Šie resursi var sniegt vairāk konteksta un informācijas par AI izstrādi un ieviešanu veselības aprūpē.