كشف فريق من الباحثين تطوير نموذج جديد للذكاء الاصطناعي يسمى (Delphi-2M)، يتمتع بقدرة استثنائية على التنبؤ باحتمالية إصابة الأفراد بأكثر من 1000 مرض مختلف، وذلك قبل سنوات من ظهور الأعراض.
وحسب دراسة نُشرت في مجلة (Nature)، يستخدم النموذج تقنية مشابهة لتلك التي يعتمد عليها (ChatGPT) -التعلم والتدريب-، وتم تدريب النموذج (Delphi-2M) على بيانات طبية لما يقارب 500 ألف مريض بريطاني من قاعدة بيانات(UK Biobank)، وهي واحدة من أكبر قواعد البيانات الطبية في العالم.
وأضافت الدراسة أن (Delphi‑2M) لا يكتفي بتحليل الأمراض بشكل فردي، بل يمكنه التعرف على أنماط معقدة في السجلات الطبية، مثل تسلسل وتشابك الأمراض والتشخيصات السابقة، ما يتيح له التنبؤ بمخاطر مستقبلية بدقة عالية.
وتم اختبار دقة النموذج على بيانات نحو مليوني شخص من الدنمارك، وأظهرت النتائج أداء واعدا، خاصة على المدى القصير، وفقا للمصدر ذاته.
وفي مقابل ذلك، يشير الباحثون إلى أن النموذج لا يزال قيد التطوير، ولا يمكن استخدامه سريريا بعد، بسبب وجود بعض التحيزات في البيانات مثل العمر والأصل العرقي، وهو ما يتطلب اختبارات إضافية لتوسيع نطاق دقته وشموليته.
ويأتي هذا الابتكار ليتجاوز أدوات التنبؤ الطبي التقليدية، مثل (QRISK3) لتقدير خطر الأزمات القلبية والسكتات الدماغية. إذ أن (Delphi‑2M) يتميز بقدرته على التنبؤ بعدد هائل من الأمراض دفعة واحدة وعلى مدى زمني طويل.
ما هو نموذج QRISK3؟
هو أداة إحصائية وحاسوبية تستخدم لتقدير خطر حدوث مرض قلبي وعائي مثل النوبات القلبية، والسكتات الدماغية، والجلطات على مدى 10 سنوات قادمة لدى الأفراد في المجتمع العام.
ويعتمد (QRISK3) على جمع وتحليل عوامل الخطر المعروفة مسبقا للأمراض، مثل العمر، وضغط الدم، والتدخين، والسكري، ومستوى الكولسترول، ويتم استخدام بيانات كبيرة من المرضى عبر دراسات سكانية لتحديد مدى تأثير كل عامل على احتمال حدوث المرض، ثم يتم دمج هذه العوامل في معادلة إحصائية تعطي تقديرا رقميا لخطر الإصابة خلال فترة زمنية محددة.
هذه الطريقة تساعد الأطباء على تصنيف المرضى إلى فئات خطورة مختلفة لاتخاذ قرارات علاجية مناسبة.
لا يوجد تعليقات بعد! كن أول المعلّقين