STUDIU. Delphi-2M, instrumentul AI-ul care poate prezice riscul apariției a peste 1.000 de afecțiuni, pe o perioadă de 20 de ani

  • Medicina digitală
Ruxandra Schitea
16 octombrie 2025
Citit de 28 ori.

Oamenii de știință de la Laboratorul European de Biologie Moleculară (EMBL), Heidelberg, Germania, în colaborare cu Centrul German de Cercetare în Cancer și Universitatea din Copenhaga, Danemarca, au dezvoltat un model de inteligență artificială, Delphi-2M, care poate prezice riscul apariției a peste 1.000 de afecțiuni, pe o perioadă de 20 de ani, în funcție de dosarul medical al fiecărei persoane.

Dispozitivul AI a fost antrenat pe date provenind de la 400.000 de persoane înscrise în UK Biobank și testat pe date provenind de la peste 1.9 milioane de persoane din Registrul Național al Pacienților din Danemarca. Rezultatele au fost publicate în jurnalul Nature.

abonare

Delphi-2M a avut un succes considerabil în prezicerea riscului apariției afecțiunilor care au tipare de progresie clare și consistente, precum anumite tipuri de cancer, infarctul miocardic și septicemia. Pe de altă parte, în cazul prezicerii apariției afecțiunilor cu o variabilitate mai mare, precum bolile mentale sau complicațiile din timpul sarcinii, modelul AI nu a performat la fel de bine.

Deși încă nu se află în punctul în care să fie integrat în sistemul de sănătate, algoritmul de inteligență artificială poate aduce următoarele beneficii:

  • suport decizional pentru medici (reducând astfel povara sistemelor de sănătate);
  • informarea politicilor de sănătate publică (crescând astfel accesibilitatea grupurilor vulnerabile la servicii de sănătate);
  • o abordare personalizată a sănătății.

Analizeazând istoricul medical al pacienților și luând în considerare diagnosticele pre-existente, factori care țin de stilul de viață (fumatul, consumul de alcool), sexul și greutatea corporală, Delphi-2M poate modela traiectoria de evoluție a sănătății unei persoane și poate prezice cu acuratețe posibilitatea apariției a peste 1.000 de afecțiuni în următorii ani. Deși nu poate indica faptul că o persoană va dezvolta cu certitudine o anumită boală, informațiile pe care le oferă pot motiva adoptarea comportamentelor preventive personalizate.

„Modelul nostru AI reprezintă dovada faptului că inteligența artificială poate învăța multe aspecte și tipare care țin de sănătatea noastră pe termen lung, și poate folosi aceste date pentru a genera predicții importante. Modelând modul în care se dezvoltă bolile în timp, putem începe să explorăm momentul în care anumiți factori de risc apar în peisaj, având ocazia să planificăm din timp modul în care putem interveni. Este un step major către o abordare mai personalizată și mai preventivă a sănătății” – afirmă pentru Inside Precision Medicine, Ewan Birney, PhD, director executiv interimar European Molecular Biology Laboratory.

Dispozitivul bazat pe inteligență artificială poate fi utilizat pentru modelarea datelor de sănătate pe mai multe nivele (local, regional, național) sau pentru grupuri demografice de interes. În acest fel pot fi identificate comunități sau chiar regiuni ale căror nevoi în materie de sănătate nu sunt întâlnite. Identificare grupurilor vulnerabile reprezintă piatra de temelie în informarea recomandărilor și politicilor care să îmbunătățească accesul la servicii de sănătate și calitatea acestora, în zonele respective.

Deși prezintă multe beneficii, iar numărul aplicațiilor în care poate fi integrat este promițător, Delphi-2M prezintă și o serie de limitări. Principalul punct slab al algoritmului este faptul că a fost antrenat doar pe date provenind de la persoane cu vârsta cuprinsă între 40 și 60 de ani. Așadar, categoriile de vârstă care depășesc acest interval au fost sub-reprezentate în studiu. Un alt aspect care împiedică conturarea unei imagini cât mai detaliate este demografica utilizată în antrenarea modelului: anumite grupări etnice nu au fost reprezentate.

Citește și:


➤