Un nouvel outil d'IA prédit votre risque de contracter plus de 1 000 maladies : un aperçu de l'avenir des soins de santé et de son impact potentiel

Une équipe de chercheurs a dévoilé un modèle d'intelligence artificielle capable de prédire la probabilité qu'une personne développe plus de 1 000 maladies, et même d'estimer leur apparition. Ce modèle, baptisé Delphi-2M, a été décrit cette semaine dans la revue. NatureL'outil a été entraîné à partir de données de santé anonymisées provenant de près de 2.3 millions de personnes au Royaume-Uni et au Danemark. Il s'agit de l'une des initiatives les plus importantes à ce jour visant à utiliser l'IA générative pour cartographier l'avenir de la santé humaine.

Contrairement aux calculateurs de santé traditionnels qui ne couvrent que des pathologies spécifiques (comme les maladies cardiaques et le diabète), Delphi-2M adopte une approche holistique. Cela signifie que l'outil d'IA simule les trajectoires potentielles de votre santé sur plusieurs décennies, prédisant la séquence des complications, y compris les maladies et les Habitudes de sommeil et d’autres aspects qui affectent la santé.

Comment fonctionne Delphi-2M ?

Delphi-2M est basé sur la même technologie qui alimente les chatbots comme ChatGPTMais qu'est-ce qui le rend différent de
Les grands modèles linguistiques (MLL) sont conçus pour gérer les dossiers médicaux, et non le texte. Chaque diagnostic, détail démographique ou facteur de style de vie est codé comme un « jeton », permettant à l'IA d'analyser la progression de la maladie de la même manière que les modèles linguistiques prédisent et écrivent le mot suivant.

Les principales entrées comprennent :

• Âge et sexe
• Diagnostics antérieurs couvrant plus de 1 000 cas
• Facteurs liés au mode de vie tels que l’indice de masse corporelle, le tabagisme et la consommation d’alcool

Grâce à ces informations essentielles, quoique élémentaires, le modèle prédit la prochaine maladie qu'un patient pourrait développer et le délai d'apparition de cette maladie. Lors des tests, le modèle a atteint une précision moyenne (ASC) de 0.76 sur des centaines de maladies dans les données britanniques – un résultat probant compte tenu de la complexité de la santé humaine.

Des résultats, mais avec quelques réserves.

Comme le souligne l'étude, lorsque les chercheurs ont demandé à Delphi-2M de générer des prédictions synthétiques sur la santé des personnes de 60 ans, ces prédictions correspondaient étroitement aux résultats à l'échelle de la population dix ans plus tard. Cela suggère que Delphi-2M pourrait devenir un outil puissant pour la planification de la santé publique, notamment pour identifier les maladies susceptibles de se propager aux générations futures.

Comme toute IA, cette technologie n'est pas parfaite et présente quelques réserves. La précision a diminué lorsqu'elle a été appliquée aux données danoises, ce qui suggère que le modèle n'est pas aussi fiable pour l'ensemble de la population. De plus, comme toute IA prédictive, le modèle reflète les biais présents dans les ensembles de données sur lesquels il a été entraîné. Par exemple, les données de la UK Biobank sont biaisées en faveur des participants les plus aisés et en meilleure santé, ce qui peut fausser les estimations de risque pour les groupes sous-représentés.

Est-il digne de confiance ?

Il est important de rappeler que la surveillance humaine est absolument essentielle et que l'IA ne saurait se substituer à un médecin. C'est pourquoi les chercheurs soulignent que Delphi-2M n'est pas un outil de diagnostic, du moins pas encore. Ils le considèrent plutôt comme un moteur de prédiction utile, capable de détecter un risque général et de planifier des soins préventifs. Prédire un risque élevé de cancer à 72 ans ne garantit pas que cela se produira, mais simplement que vous êtes similaire aux personnes figurant dans les données d'apprentissage qui l'ont développé.

Cependant, les possibilités sont incroyables. Des modèles d'IA comme Delphi-2M pourraient compléter les calculateurs de santé existants, fournissant aux patients et aux médecins des feuilles de route plus personnalisées pour les risques futurs, et même montrant des mesures concrètes pour retarder ou prévenir la maladie.

CONCLUSION

Bien que l'enquête soit toujours en cours, Médecine guidée par l'IA Cela soulève de nombreuses questions. Se pourrait-il que la même technologie générative qui permet… ChatGPT ou Claude Écrire des codes revient à pouvoir Prédiction des maladies؟

Le modèle suggère Delphi-2M Vers un avenir où votre médecin pourrait utiliser l’IA pour analyser des décennies de votre parcours de santé potentiel, vous aidant à prendre des mesures préventives bien avant l’apparition des symptômes.