أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة تتنبأ بمخاطر إصابتك بأكثر من 1000 مرض: نظرة على مستقبل الرعاية الصحية وتأثيرها المحتمل
كشف فريق من الباحثين عن نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ باحتمالية إصابة الشخص بأكثر من 1000 مرض، بل ويقدّر الذكاء الاصطناعي حتى متى قد تظهر هذه الأمراض. تم وصف هذا النموذج، الذي يحمل الاسم الرمزي Delphi-2M، هذا الأسبوع في مجلة Nature، وقد تم تدريب الأداة على بيانات صحية مجهولة المصدر لما يقرب من 2.3 مليون شخص في المملكة المتحدة والدنمارك. يمثل هذا أحد أكبر الجهود حتى الآن لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لرسم خريطة لمستقبل صحة الإنسان.
مختلفًا عن حاسبات الصحة التقليدية التي تغطي حالات معينة فقط (مثل أمراض القلب والسكري)، يعتمد Delphi-2M على نهج شامل. هذا يعني أن أداة الذكاء الاصطناعي تحاكي المسارات المحتملة لصحتك على مدى عقود، وتتوقع تسلسل المضاعفات، بما في ذلك الأمراض و أنماط النوم والجوانب الأخرى التي تؤثر على الصحة.
كيف يعمل Delphi-2M؟
يعتمد Delphi-2M على نفس التكنولوجيا التي تدعم روبوتات الدردشة مثل ChatGPT، ولكن ما الذي يميزه عن
نماذج اللغات الكبيرة (LLM) هنا مصممة للتعامل مع السجلات الطبية وليس النصوص. يتم ترميز كل تشخيص، أو تفصيل ديموغرافي، أو عامل نمط حياة على هيئة “رمز”، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بتحليل تطور المرض بنفس الطريقة التي تتنبأ بها نماذج اللغة بالكلمة التالية وتكتبها.
تشمل المدخلات الرئيسية:
- العمر والجنس
- التشخيصات السابقة التي تغطي أكثر من 1000 حالة
- عوامل نمط الحياة مثل مؤشر كتلة الجسم والتدخين واستهلاك الكحول
باستخدام هذه المعلومات الحيوية، وإن كانت أساسية إلى حد ما، يتنبأ النموذج بالمرض التالي الذي قد يواجهه المريض والمدة الزمنية حتى ظهور هذا المرض. في الاختبارات، حقق النموذج متوسط دقة (AUC) يبلغ 0.76 عبر مئات الأمراض في مجموعة البيانات البريطانية؛ وهي نتيجة قوية بالنظر إلى تعقيد صحة الإنسان.
النتائج، ولكن مع بعض المحاذير
كما ذكر في الدراسة، عندما طلب الباحثون من Delphi-2M إنشاء توقعات صحية اصطناعية لأشخاص في سن الستين، تطابقت التوقعات بشكل كبير مع النتائج على مستوى السكان بعد عقد من الزمن. هذا يشير إلى أنه يمكن أن يصبح أداة قوية لتخطيط الصحة العامة، مثل تحديد الأمراض التي من المحتمل أن تنتشر بين الأجيال القادمة.
كما هو الحال مع أي ذكاء اصطناعي، هذه التكنولوجيا ليست مثالية وهناك بعض المحاذير. انخفضت الدقة عند تطبيقها على بيانات دنماركية، مما يدل على أن النموذج ليس موثوقًا به بنفس القدر عبر جميع السكان. بالإضافة إلى ذلك، مثل جميع الذكاء الاصطناعي التنبؤي، يعكس النموذج التحيزات الموجودة في مجموعات البيانات التي تم تدريبه عليها. على سبيل المثال، تميل بيانات UK Biobank نحو المشاركين الأكثر ثراءً وصحة، مما قد يشوه تقديرات المخاطر للفئات الممثلة تمثيلا ناقصا.
هل هو جدير بالثقة؟
من المهم تذكر أن الإشراف البشري ضروري للغاية وأن الذكاء الاصطناعي ليس بديلاً عن الطبيب البشري. لهذا السبب يحذر الباحثون من أن Delphi-2M ليس أداة تشخيصية، على الأقل ليس في الوقت الحالي. بدلاً من ذلك، يفكر الباحثون فيه على أنه محرك تنبؤ مفيد يمكنه اكتشاف المخاطر العامة والتخطيط للرعاية الوقائية. إن توقع أنك معرض لخطر كبير للإصابة بالسرطان في سن 72 لا يعني أنه سيحدث، بل يعني فقط أنك تشبه الأشخاص الذين أصيبوا به في بيانات التدريب.
ومع ذلك، فإن الاحتمالات مذهلة. من الممكن أن تجلس المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي مثل Delphi-2M جنبًا إلى جنب مع الآلات الحاسبة الصحية الحالية، مما يوفر للمرضى والأطباء خرائط طريق أكثر تخصيصًا للمخاطر المستقبلية، وحتى إظهار خطوات قابلة للتنفيذ لتأخير المرض أو الوقاية منه.
الخلاصة
على الرغم من أن الأمر لا يزال في إطار البحث، إلا أن الطب الموجَّه بالذكاء الاصطناعي يثير الكثير من التساؤلات. فهل يمكن أن تكون التقنية التوليدية نفسها، التي تتيح لـ ChatGPT أو Claude كتابة الشيفرات، هي ذاتها القادرة على التنبؤ بالأمراض؟
يُلمح نموذج Delphi-2M إلى مستقبل قد يستخدم فيه طبيبك الذكاء الاصطناعي لمسح عقود من رحلتك الصحية المحتملة، مما يساعدك على اتخاذ إجراءات وقائية قبل ظهور أي أعراض بوقت طويل.
