Badacze z Politechniki Daniełskiej wykorzystali sztuczną inteligencję (AI), aby stworzyć system przewidywań, który ma na celu zwalczanie zagrożających życiu chorób. System AI o nazwie Life2vec został zaprojektowany w celu wykorzystania obszernej bazy danych medycznych do przewidywania potencjalnych przyczyn śmierci z dużą precyzją.
Innowacyjne narzędzie AI integruje różne informacje medyczne i społeczne o osobach, aby przewidzieć możliwe zagrożenia dla zdrowia. Dane zebrane dla tego narzędzia obejmują wizyty lekarskie, historie medyczne i statusy społeczne sześciu milionów osób w Danii, sięgające od 2008 do 2020 roku.
Naukowcy kierowali się celem zrozumienia mechanizmów potencjalnie wpływających na długość życia człowieka oraz eksploracją personalizowanych opcji interwencji, które są korzystne. Wykorzystali model AI do analizy zestawu danych osób zmarłych w wieku od 35 do 65 lat, przy czym połowa zgonów miała miejsce między 2016 a 2020 rokiem. Głównym celem było ustalenie przyczyn ich zgonów na podstawie danych z ich życia, a nie przewidywanie losu.
Celem systemu AI nie jest przewidywanie przeznaczenia, lecz służenie jako narzędzie zapobiegające poważnym chorobom i unikaniem przyczyn przedwczesnej śmiertelności. Zapewnia on pogłębioną analizę ryzyka i warunków, które mogą skrócić czyjeś życie.
Zgodnie z opublikowanym badaniem, skuteczność przewidywania tego AI okazała się o 11% bardziej efektywna niż tradycyjne modele używane przez ubezpieczycieli do prognozowania śmiertelności. Ten postęp pokazuje potencjał AI w poprawie zrozumienia i zapobieganiu przedwczesnemu zgonowi, torując drogę do bardziej spersonalizowanych interwencji medycznych.
Jedno ważne pytanie związane z przewidywaniem i zapobieganiem przedwczesnym zgonom za pomocą systemu AI takiego jak Life2vec to jak zarządzane są kwestie prywatności oraz etyczne aspekty podczas pracy z wrażliwymi danymi medycznymi osobistymi. Ważne jest, aby AI respektował prywatność podczas przechowywania danych medycznych i innych poufnych informacji, aby zapobiec nadużyciom czy nieautoryzowanym dostępom.
Innym istotnym aspektem jest potencjał AI do redukcji nierówności w opiece zdrowotnej. Modele AI, które dokładnie przewidują wyniki zdrowotne, mają potencjał do wcześniejszej identyfikacji osób zagrożonych, co pozwala na interwencje, które mogą łagodzić lub odwracać rozwój chorób. To szczególnie istotne dla społeczności marginalizowanych, które mogą mieć ograniczony dostęp do regularnej opieki zdrowotnej i działań zapobiegawczych.
Jeśli chodzi o wyzwania, jednym z głównych wyzwań jest jakość i reprezentatywność danych. Wydajność predykcyjna AI zależy w dużej mierze od zróżnicowania i jakości danych, na których jest szkolona. Jeśli w danych występują uprzedzenia lub luki, system AI może dostarczać nieprecyzyjne prognozy lub nie potrafić ogólnie stosować swoich wyników do różnych grup populacyjnych.
Mogą również pojawić się kontrowersje związane z determinantami zdrowia uwzględnionymi w analizie danych. Ponieważ uwarunkowania społeczne, takie jak poziom dochodów, edukacja i czynniki środowiskowe mogą wpływać na wyniki zdrowotne, może to rodzić spory na temat tego, które czynniki są odpowiednie do uwzględnienia w modelach predykcyjnych.
Zalety korzystania z systemów AI w opiece zdrowotnej są liczne. Takie systemy mogą przetwarzać ogromne ilości danych znacznie szybciej niż ludzie, co może prowadzić do wcześniejszego wykrywania chorób i interwencji na czas, co ostatecznie ratuje życia. Mogą one również identyfikować złożone wzorce, które nie mogą być dostrzeżone przez analityków, prowadząc do nowych spostrzeżeń dotyczących mechanizmów chorób.
Z drugiej strony, wady mogą obejmować potencjalne błędy w przewidywaniach, które mogą wynikać z uprzedzeń bądź niekompletnych danych szkoleniowych, prowadząc do błędów klasyfikacji lub fałszywych alarmów. Dodatkowo, może zanikać ludzki dotyk w opiece, gdyż zależność od technologii wzrasta.
Zapewnienie bezpieczeństwa, niezawodności i sprawiedliwości systemów AI w opiece zdrowotnej wymaga ciągłych badań i regulacji. W końcu, konieczne jest zintegrowanie predykcji AI z istniejącym systemem opieki zdrowotnej w taki sposób, aby uzupełniał on medyczną wiedzę specjalistów w delikatnej równowadze.
Dla dodatkowych autorytatywnych informacji na temat AI i zdrowia, można odwiedzić następujące linki:
– Narodowy Instytut Zdrowia (NIH) pod adresem nih.gov
– Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) pod adresem who.int
– Centra Kontroli i Prewencji Chorób (CDC) pod adresem cdc.gov
Te zasoby mogą dostarczyć więcej kontekstu i informacji związanych z rozwojem i wdrożeniem AI w opiece zdrowotnej.