2030’da kalp krizi mi? Yapay zeka tıpkı hava durumu gibi gelecekteki sağlığınızı tahmin edecek

Araştırmacılar, insanların tıbbi kayıtlarındaki kalıpları arayan yapay zeka modelinin kodunu geliştirdiler.

Bilim insanları, yapay zekanın insanların on yıl sonraki sağlık sorunlarını öngörebileceğini söylüyor.

Teknoloji, insanların tıbbi kayıtlarındaki kalıpları tespit ederek 1.000'den fazla hastalığa yakalanma riskini hesaplamayı öğrendi.

Araştırmacılar, bunun insan sağlığı açısından %70 yağmur ihtimali öngören bir hava durumu tahmini gibi olduğunu söylüyor.

Vizyonları, yapay zeka modelini kullanarak yüksek riskli hastaları tespit etmek, hastalıkları önlemek ve hastanelerin bölgelerindeki talebi yıllar öncesinden anlamalarına yardımcı olmak.

Delphi-2M adı verilen model, ChatGPT gibi bilinen yapay zeka sohbet robotlarına benzer bir teknoloji kullanıyor.

Yapay zeka sohbet robotları, bir cümledeki kelimelerin sırasını tahmin edebilmek için dil kalıplarını anlayacak şekilde eğitilir.

Delphi-2M, anonim tıbbi kayıtlardaki kalıpları bulmak üzere eğitildi, böylece bir sonraki adımın ne zaman olacağını tahmin edebiliyor.

1 Ekim'de kalp krizi gibi kesin tarihler öngörmüyor, bunun yerine 1.231 hastalığın olasılığını tahmin ediyor.

Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı'nın geçici yöneticisi Prof. Ewan Birney, bana, "Hava koşullarında olduğu gibi, %70 yağmur ihtimali olan bir durumu sağlık alanında da yapabiliriz" dedi.

"Bunu sadece bir hastalık için değil, aynı anda tüm hastalıklar için yapabiliriz. Daha önce bunu hiç başaramamıştık. Heyecanlıyım." dedi.

Jeff Dowling/EMBL-EBI Gri-kahverengi saçlı erkek profesör, mavi gömlek ve kahverengi kareli takım elbise giymiş halde kameraya bakıyor; arkasında bulanık yeşil bir ağaç ve çalı arka planı var.Jeff Dowling/EMBL-EBI

Baş araştırmacı Prof. Ewan Birney, modelin hastalık tahminlerinin tutarlı olduğunu söylüyor

Yapay zeka modeli, başlangıçta İngiltere Biyobankası araştırma projesinin bir parçası olarak 400.000'den fazla kişiden toplanan anonim İngiltere verileri (hastane yatışları, pratisyen hekim kayıtları ve sigara içme gibi yaşam tarzı alışkanlıkları dahil) kullanılarak geliştirildi .

Daha sonra modelin tahminlerinin diğer Biyobanka katılımcılarından alınan verilerle ve Danimarka'daki 1,9 milyon kişinin tıbbi kayıtlarıyla örtüşüp örtüşmediği test edildi.

"Danimarka'da durum çok iyi, gerçekten çok iyi" diyor Prof. Birney.

"Modelimiz önümüzdeki yıl için 10'da 1 risk olduğunu söylüyorsa, aslında 10'da 1 risk gibi görünüyor."

Model, enfeksiyonlar gibi daha rastgele olaylardan ziyade, hastalığın net bir şekilde ilerlediği tip 2 diyabet, kalp krizi ve sepsis gibi hastalıkları tahmin etmede en iyi sonucu veriyor.

Zaten insanlara kalp krizi veya felç geçirme risklerine göre kolesterol düşürücü statin öneriliyor.

Yapay zeka aracı henüz klinik kullanıma hazır değil ancak erken müdahale etme ve hastalığı önleme fırsatı varken yüksek riskli hastaları tespit etmek için benzer şekilde kullanılması planlanıyor.

Bunlara ilaçlar veya belirli yaşam tarzı önerileri dahil olabilir; örneğin, karaciğer rahatsızlıkları geliştirme olasılığı yüksek olan kişilerin alkol alımını genel nüfusa göre daha fazla azaltmaları durumunda fayda görmeleri gibi.

Yapay zeka ayrıca hastalık tarama programlarına bilgi sağlamaya ve bir bölgedeki tüm sağlık kayıtlarını analiz ederek talebi öngörmeye yardımcı olabilir; örneğin 2030 yılında Norwich'te yılda kaç kalp krizi yaşanacağını tahmin ederek kaynak planlamasına yardımcı olabilir.

Alman Kanser Araştırma Merkezi DKFZ'nin onkoloji alanındaki yapay zeka bölümünün başkanı Prof. Moritz Gerstung, "Bu, insan sağlığını ve hastalık gelişimini anlamanın yeni bir yolunun başlangıcıdır" dedi.

"Bizimki gibi üretken modeller bir gün bakımın kişiselleştirilmesine ve sağlık ihtiyaçlarının büyük ölçekte tahmin edilmesine yardımcı olabilir." diye ekledi.

Nature dergisinde açıklanan yapay zeka modelinin klinik olarak kullanılmadan önce iyileştirilmesi ve test edilmesi gerekiyor.

Ayrıca, tüm nüfustan ziyade çoğunlukla 40-70 yaş aralığındaki insanlardan alınan İngiltere Biyobankası verileri kullanılarak oluşturulduğu için potansiyel önyargılar da bulunmaktadır.

Model artık görüntüleme, genetik ve kan analizi gibi daha fazla tıbbi veriyi de kapsayacak şekilde güncelleniyor.

Ancak Prof. Birney şöyle diyor: "Vurgulamak gerekirse, bu bir araştırma; her şeyin kullanılmadan önce test edilmesi, iyi düzenlenmesi ve düşünülmesi gerekiyor, ancak bu tür tahminlerde bulunmak için teknoloji mevcut."

Bunun, genom biliminin sağlık alanında kullanılmasına benzer bir yol izleyeceğini öngörüyor; bilim insanlarının bu teknolojiye güven duymasından, sağlık çalışanlarının bunu rutin olarak kullanabilmesine kadar geçen süre on yıl sürdü.

Çalışma, Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı, Alman Kanser Araştırma Merkezi (DKFZ) ve Kopenhag Üniversitesi işbirliğiyle gerçekleştirildi.

King's College London'da nörogörüntüleme ve yapay zeka araştırmacısı olan Prof. Gustavo Sudre, "Bu araştırma, tıpta ölçeklenebilir, yorumlanabilir ve en önemlisi etik açıdan sorumlu bir öngörü modellemesi biçimine doğru önemli bir adım gibi görünüyor." dedi.