과학자들은 개인의 1,000가지 이상의 질병 위험을 예측하고 향후 10년 동안의 건강 변화를 예측할 수 있는 새로운 인공지능 도구를 개발했습니다.

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AI는 질병 위험과 의료 서비스 예측에 도움을 줍니다. 사진: Midjourney

이 생성적 AI 도구는 유럽 분자생물학 연구소(EMBL), 독일 암 연구 센터, 코펜하겐 대학의 전문가들이 대규모 언어 모델(LLM)에 사용되는 것과 유사한 알고리즘 개념을 사용하여 맞춤 설계했습니다.

이는 생성 AI가 어떻게 대규모로 인간 질병 진행을 시뮬레이션할 수 있는지를 보여주는 지금까지의 가장 포괄적인 시연 중 하나이며, 두 개의 완전히 다른 의료 시스템의 데이터를 사용하여 훈련되었습니다.

이 획기적인 발견에 대한 자세한 내용은 Nature 저널에 게재되었습니다.

작동 원리

유럽 ​​생물정보학 연구소(EMBL-EBI)의 토마스 피츠제럴드 과학자는 "의료 사건은 종종 예측 가능한 패턴을 따릅니다."라고 말했습니다. "저희 AI 모델은 이러한 패턴을 학습하고 미래의 건강 결과를 예측할 수 있습니다."

이 도구는 개인이 암, 당뇨병, 심혈관 질환, 호흡기 질환 및 기타 여러 질환을 앓을 가능성이 얼마나 되는지, 그리고 언제 발병할 것인지를 평가하여 작동합니다.

Delphi-2M이라 불리는 이 시스템은 진단 시점과 같은 환자 기록의 "의료 사건"과 비만, 흡연, 음주, 나이, 성별과 같은 생활 방식 요소를 찾습니다.

또한 익명화된 환자 기록 데이터를 분석하여 향후 10년 이상에 대한 예측을 내립니다.

Delphi-2M은 영국 바이오뱅크 프로젝트에 참여한 40만 명의 익명화된 데이터와 덴마크 국가 환자 등록부에 등록된 190만 명의 환자 데이터를 바탕으로 훈련 및 테스트되었습니다.

건강 위험은 시간에 따른 비율로 표현되며, "이번 주말에 비가 올 확률이 70%입니다"라는 예보와 유사합니다.

잠재적 응용 분야

EMBL의 이완 버니 이사는 환자들이 앞으로 몇 년 안에 이 도구로부터 이익을 얻을 수 있을 것이라고 말했습니다. "진료소에 들어가면 의사는 이 도구에 익숙하며 '미래에 직면할 수 있는 주요 건강 위험 4가지와 이를 크게 바꾸기 위해 할 수 있는 두 가지 방법'이라고 말할 수 있습니다."

많은 경우, 체중 감량이나 금연처럼 간단한 조언만 제공될 수 있지만, 어떤 경우에는 더 구체적인 권장 사항을 제시할 수도 있다고 그는 말합니다. 버니는 "바로 그것이 우리가 만들고 싶은 미래입니다."라고 말합니다.

10년 이내 심장마비나 뇌졸중 위험을 예측하는 Qrisk 등 기존 도구와 비교했을 때 Delphi-2M의 가장 큰 장점은 모든 유형의 질병을 동시에, 더 긴 기간에 걸쳐 예측할 수 있다는 점입니다.

연구진은 "Delphi-2M은 개별 질병 이력을 기반으로 1,000개 이상의 질병 유병률을 질병 특정 모델과 유사한 정확도로 예측합니다."라고 기술했습니다. "Delphi-2M의 생성적 특성은 가상의 미래 건강 시나리오 시뮬레이션을 가능하게 하여 20년 동안 발생할 수 있는 잠재적 질병 부담에 대한 유의미한 추정치를 제공합니다."

"이것은 인간의 건강과 질병 진행을 이해하는 완전히 새로운 접근법의 시작입니다."라고 독일 암 연구 센터 암 AI 부서장인 모리츠 게르스퉁 교수는 말했습니다. "저희와 같은 생성 모델은 언젠가 개인 맞춤형 의료 서비스를 제공하고 대규모 의료 수요를 예측하는 데 도움이 될 것입니다."

(가디언에 따르면)

출처: https://vietnamnet.vn/delphi-2m-cong-cu-ai-moi-co-the-du-doan-nguy-co-hon-1-000-benh-o-mot-nguoi-2445508.html