Европейские исследователи совершили значительный научный прорыв, разработав инновационный искусственный интеллект, способный с высокой точностью предсказывать развитие различных заболеваний за многие годы до их фактического возникновения. Детальное описание этого важного открытия было представлено в авторитетном научном издании — журнале Nature.
Центральным элементом исследования является модифицированная модель генеративного предобученного трансформера (GPT), получившая название Delphi-2M. Эта система демонстрирует уникальную способность прогнозировать вероятность появления более тысячи различных болезней, основываясь на тщательном анализе персональной истории болезни каждого пациента. Примечательно, что точность предсказаний Delphi-2M сравнима с результатами специализированных моделей, которые традиционно фокусируются лишь на одном конкретном заболевании, что подчеркивает универсальность новой разработки.
Одной из ключевых особенностей Delphi-2M является её генеративная природа. Благодаря этой функции, искусственный интеллект не только предсказывает, но и способен создавать гипотетические сценарии будущего состояния здоровья, предлагая информативную оценку потенциального бремени заболеваний на долгосрочную перспективу — до 20 лет. Это открывает беспрецедентные возможности для раннего вмешательства, эффективной профилактики и разработки персонализированных стратегий лечения.
Для обучения этой сложной ИИ-модели был использован колоссальный объем данных. В качестве тренировочного материала послужили медицинские сведения 400 тысяч участников крупномасштабного британского проекта UK Biobank — обширного хранилища биологических образцов и подробных данных о здоровье. Кроме того, модель была обучена на информации, собранной у 1,9 миллиона жителей Дании, что обеспечило высокую степень репрезентативности и надежности полученных результатов.
Результаты исследования однозначно указывают на то, что архитектуры GPT крайне эффективны для решения задач, связанных с прогнозированием и генерацией данных в сфере здравоохранения. Авторы работы приходят к выводу, что подобные системы могут быть успешно внедрены и масштабированы для анализа национальных баз данных, что обещает революционные изменения в глобальных системах здравоохранения.
Международная команда, ответственная за данное открытие, включала ведущих специалистов из Германии, Великобритании, Дании и Швейцарии, что подтверждает международный характер и значимость этой фундаментальной работы.
