Yeni aracın adı Delphi-2M. Sistem, bir kişinin geçmiş sağlık kayıtlarını ve yaşam tarzı verilerini analiz ederek kanser, diyabet, kalp ve solunum yolu hastalıkları gibi rahatsızlıkların ne zaman ve hangi olasılıkla ortaya çıkabileceğini hesaplıyor.
REKLAM
Bilim insanları, binden fazla hastalık için kişisel riski tahmin edebilen ve sağlık durumundaki olası değişimleri 10 yıl önceden öngörebilen yeni bir yapay zeka aracı geliştirdi.
Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı (EMBL), Almanya Kanser Araştırma Merkezi ve Kopenhag Üniversitesi’nden uzmanlar tarafından geliştirilen bu 'üretken yapay zekâ' aracı, büyük dil modellerinde (LLM) kullanılan algoritmalara benzer kavramlardan yararlanılarak tasarlandı. Çalışmanın ayrıntıları Nature dergisinde yayımlandı.
“Tıbbi olaylar genellikle öngörülebilir kalıplar izler,” diyor EMBL-EBI’den bilim insanı Tomas Fitzgerald ve şöyle devam ediyor: “Bizim modelimiz bu kalıpları öğreniyor ve gelecekteki sağlık sonuçlarını tahmin edebiliyor.”
'Delphi-2M' nasıl çalışıyor?
Yeni aracın adı Delphi-2M. Sistem, bir kişinin geçmiş sağlık kayıtlarını ve yaşam tarzı verilerini analiz ederek kanser, diyabet, kalp ve solunum yolu hastalıkları gibi rahatsızlıkların ne zaman ve hangi olasılıkla ortaya çıkabileceğini hesaplıyor.
Model; yaş, cinsiyet, obezite, sigara ve alkol kullanımı gibi faktörlerin yanı sıra hastalıkların tanılandığı zamanları da değerlendiriyor. Anonimleştirilmiş hasta verileri üzerinden önümüzdeki 10 yıl (ve daha uzun) için sağlık risklerini öngörebiliyor.
Delphi-2M, 400 bin kişilik İngiltere Biobank çalışması ve 1,9 milyon kişilik Danimarka ulusal hasta kayıtları üzerinde eğitilip test edildi. Sağlık riskleri, tıpkı 'hafta sonu yüzde 70 yağmur ihtimali' gibi olasılık oranlarıyla sunuluyor.
Kişiselleştirilmiş sağlık önerilerinin geleceği
EMBL’nin geçici direktörü Ewan Birney, hastaların bu araçtan önümüzdeki birkaç yıl içinde yararlanabileceğini söyledi: “Doktorun muayenehanesine girdiğinizde, hekim bu araçları kullanmaya alışkın olacak ve size ‘Önümüzdeki yıllarda karşılaşabileceğiniz dört büyük risk şu, bunları azaltmak için yapabileceğiniz iki şey de şu’ diyecek.”
Birney, mevcut risk hesaplama yöntemleriyle kıyaslandığında (örneğin kalp krizi veya felç riski için kullanılan Qrisk) Delphi-2M’nin üstünlüğünü şöyle anlattı: “Biz bütün hastalıkları aynı anda ve uzun bir zaman diliminde değerlendirebiliyoruz; tek hastalığa odaklanan modellerin yapamadığı şey bu.”
Araştırma ekibi, Delphi-2M’nin geçmiş hastalık öykülerine dayanarak binden fazla hastalık için risk oranlarını tahmin edebildiğini ve 20 yıla kadar olası sağlık yükü senaryoları oluşturabildiğini belirtti.
Almanya Kanser Araştırma Merkezi’nden Prof. Moritz Gerstung ise şunları söyledi: “Bu, insan sağlığını ve hastalıkların ilerleyişini anlamanın yeni bir yolunun başlangıcı. Üretken modeller, bir gün sağlık hizmetlerini kişiselleştirmeye ve ihtiyaçları geniş ölçekte öngörmeye yardımcı olabilir.”