هوش مصنوعی Delphi-2M؛ پیش بینی ابتلا به بیماری سال ها قبل از وقوع
- شناسه خبر: 35047
- تاریخ و زمان ارسال: ۲ مهر ۱۴۰۴ ساعت ۱۱:۵۳
- نویسنده: میترا راضی
پیشرفت‌های اخیر در حوزه هوش مصنوعی، چشم‌اندازی تازه برای پزشکی پیشگیرانه ترسیم کرده است. یکی از نوآوری‌های مهم در این زمینه، توسعه مدلی به نام Delphi-2M است. این ابزار می‌تواند با تحلیل دقیق سوابق پزشکی و داده‌های سلامت افراد، احتمال ابتلا به بیش از هزار بیماری مختلف را تا ۲۰ سال آینده پیش‌بینی کند. چنین قابلیتی نه تنها به پزشکان برای تصمیم‌گیری بهتر کمک می‌کند، بلکه می‌تواند سبک زندگی و انتخاب‌های بهداشتی افراد را نیز تحت تأثیر قرار دهد.
هوش مصنوعی Delphi-2M چیست و چگونه کار می کند؟
Delphi-2M یک مدل هوش مصنوعی مولد است که بر اساس نسخه اصلاح‌شده GPT-2 طراحی شده و می‌تواند الگوهای پیچیده در داده‌های پزشکی را شناسایی کند. این مدل با تحلیل میلیون‌ها داده مرتبط با سوابق سلامتی افراد، مانند تشخیص‌های پزشکی، رویدادهای درمانی و حتی فاکتورهای سبک زندگی، قادر است آینده سلامتی را با دقتی بالا پیش‌بینی کند.
- هر داده پزشکی یا سبک زندگی مانند سیگار کشیدن، چاقی یا بیماری‌های پیشین، به‌صورت یک «توکن» پردازش می‌شود.
- مدل با یادگیری توالی این «توکن‌ها»، می‌تواند رخدادهای احتمالی آینده را تخمین بزند.
- این روش مشابه خواندن یک جمله طولانی است که هر کلمه آن بیانگر یک رویداد پزشکی است.
نتایج آزمایش ها و دقت پیش بینی
کارایی Delphi-2M با استفاده از داده‌های گسترده بررسی شده است. در ابتدا این مدل بر اساس داده‌های ۴۰۰ هزار نفر در بریتانیا آموزش دید و سپس بر روی بیش از ۱.۹ میلیون نفر در دانمارک آزمایش شد. نتایج نشان‌دهنده توانایی چشمگیر آن در پیش‌بینی طیف وسیعی از بیماری‌ها است.
- دقت پیش‌بینی در بازه کوتاه‌مدت حدود ۷۶ درصد گزارش شده است.
- حتی در پیش‌بینی‌های بلندمدت ۱۰ ساله، دقت همچنان نزدیک به ۷۰ درصد باقی می‌ماند.
- برای افق زمانی ۲۰ ساله، دقت به حدود ۶۰ تا ۷۰ درصد کاهش پیدا می‌کند، اما همچنان قابل توجه است.
این میزان دقت زمانی ارزشمندتر جلوه می‌کند که بدانیم ابزارهای فعلی مانند QRisk تنها روی یک بیماری خاص (مثلاً سکته قلبی) تمرکز دارند، در حالی‌که Delphi-2M به طور همزمان بیش از هزار بیماری را ارزیابی می‌کند.
مزایا و کاربردهای بالقوه
این فناوری می‌تواند آینده پزشکی را متحول کند و بیماران را به سمت انتخاب‌های سالم‌تر هدایت کند. اگر چنین ابزاری به‌طور گسترده در دسترس قرار گیرد، پزشکان خواهند توانست از آن برای پیشگیری بهتر و درمان زودهنگام استفاده کنند.
- امکان شناسایی بیماری‌ها سال‌ها قبل از بروز علائم.
- کمک به بیماران برای تغییر سبک زندگی (مانند ترک سیگار یا کاهش وزن).
- کاهش هزینه‌های درمانی با تمرکز بر پیشگیری به‌جای درمان.
- فراهم‌کردن اطلاعات جامع برای پزشکان جهت تصمیم‌گیری دقیق‌تر.
محدودیت ها و چالش ها
با وجود دقت بالا، Delphi-2M بدون چالش نیست. داده‌های آموزشی آن عمدتاً از جمعیت خاصی (افراد سفیدپوست، تحصیل‌کرده و نسبتاً سالم در بریتانیا) جمع‌آوری شده‌اند که می‌تواند باعث ایجاد سوگیری در نتایج شود.
- دقت پیش‌بینی‌ها در بازه‌های طولانی‌تر (مثلاً ۲۰ سال) کاهش می‌یابد.
- نیاز به داده‌های متنوع‌تر برای کاربرد در جمعیت‌های گوناگون.
- احتمال خطا در شرایطی که عوامل محیطی یا سبک زندگی فرد به‌طور ناگهانی تغییر کنند.
- این محدودیت‌ها نشان می‌دهند که برای استفاده گسترده از این فناوری، به داده‌های جهانی و متنوع نیاز است.
آینده استفاده از Delphi-2M در پزشکی
محققان آینده‌ای را تصور می‌کنند که پزشک بتواند به بیمار بگوید: «این‌ها چهار ریسک اصلی سلامت شما در آینده هستند و این اقدامات می‌تواند خطر را کاهش دهد.» چنین رویکردی نه تنها فرد را نسبت به سلامت خود آگاه‌تر می‌سازد، بلکه مسیر پزشکی پیشگیرانه را هموار می‌کند.
در حال حاضر Delphi-2M هنوز یک ابزار تحقیقاتی است و به‌طور عمومی در دسترس قرار ندارد. با این حال انتشار یافته‌های آن در ژورنال معتبر Nature نشان می‌دهد که این فناوری می‌تواند طی چند سال آینده وارد عرصه کاربردی شود.
نتیجه گیری
هوش مصنوعی Delphi-2M گامی بزرگ در جهت پزشکی آینده‌نگر و پیشگیرانه است. توانایی این مدل در پیش‌بینی احتمال ابتلا به بیش از هزار بیماری، فرصتی بی‌نظیر برای بیماران و پزشکان فراهم می‌کند تا اقدامات پیشگیرانه را سال‌ها پیش از بروز مشکلات آغاز کنند. هرچند محدودیت‌هایی مانند سوگیری داده‌ها و کاهش دقت در بازه‌های زمانی طولانی وجود دارد، اما پتانسیل بالای این ابزار می‌تواند انقلابی در سیستم‌های سلامت جهانی ایجاد کند. آینده‌ای که در آن پیش‌بینی دقیق بیماری‌ها ممکن باشد، به معنای زندگی سالم‌تر و کاهش بار هزینه‌های درمانی برای جوامع خواهد بود
