Att lära sig den naturliga historien för mänsklig sjukdom med generativa transformatorer
Inom det snabbt utvecklande området för sjukvård är det avgörande för att förstå utvecklingen av mänskliga sjukdomar av effektiva behandlings- och förebyggande strategier. En banbrytande studie med titeln "Learning the Natural History of Human Disease with Generative Transformers", publicerad i * Nature * den 17 september 2025, introducerar en innovativ strategi för att modellera sjukdomsprogression med hjälp av avancerad konstgjord intelligens (AI) -tekniker.
Introduktion
Studien presenterar Delphi-2M, en generativ förtränad transformator-modell (GPT) utformad för att förutsäga hastigheterna på över 1 000 sjukdomar baserat på en individs medicinska historia. Genom att analysera omfattande datasätt erbjuder Delphi-2M insikter om sjukdomsbanor, sammorbiditeter och potentiella framtida hälsoresultat.
Metodik
Datainsamling
Forskarna använde data från den brittiska biobanken och omfattade hälsoregister på 0,4 miljoner deltagare. Detta omfattande datasätt gav en robust grund för att utbilda Delphi-2M-modellen.
Modellutveckling
Delphi-2M utvecklades genom att modifiera GPT-arkitekturen för att tillgodose komplexiteten i medicinsk data. Modellen utbildades för att förstå utvecklingen och beroende av olika sjukdomar över tid.
Validering
För att säkerställa modellens noggrannhet och generaliserbarhet validerades Delphi-2M med användning av externa data från 1,9 miljoner danska individer. Det är anmärkningsvärt att denna validering uppnåddes utan att ändra modellens parametrar, vilket visade dess robusthet och anpassningsförmåga.
Nyckelfynd
Sjukdomsprognoser
Delphi-2M förutspådde exakt hastigheten på mer än 1 000 sjukdomar, villkorade för varje individs tidigare sjukdomshistoria. Dess prestanda var jämförbar med befintliga enskilda modeller, vilket belyser dess effektivitet i förutsägelse av flera sjukdomar.
Syntetiska hälsobanor
Den generativa karaktären av Delphi-2M möjliggjorde provtagning av syntetiska framtida hälsobanor. Denna kapacitet ger meningsfulla uppskattningar av potentiell sjukdomsbördan i upp till 20 år och erbjuder värdefull insikt för långsiktig sjukvårdsplanering.
Förklara AI -insikter
Studien använde förklarbara AI-metoder för att tolka Delphi-2M: s förutsägelser. Dessa insikter avslöjade kluster av co-morbiditeter inom och över sjukdomskategorier och deras tidsberoende konsekvenser för framtida hälsa. Analysen framhöll emellertid också fördomar som lärt sig av utbildningsdata och underströk vikten av datakvalitet i AI -applikationer.
Implikationer för sjukvården
Personlig medicin
Delphi-2M: s förmåga att förutsäga enskilda sjukdomsbanor kan informera personliga behandlingsplaner, vilket gör att vårdgivare kan skräddarsy interventioner baserade på en patients unika hälsohistoria och förutspådde framtida risker.
Public Health Planning
Genom att förutse potentiella sjukdomsbörda kan Delphi-2M hjälpa till med folkhälsoplanering, vilket möjliggör fördelning av resurser och utveckling av förebyggande strategier för att hantera nya hälsoutmaningar.
Precisionsmedicin
Modellens insikter om temporära beroenden mellan sjukdomshändelser kan förbättra metoderna för precisionsmedicin, vilket kan leda till effektivare och riktade sjukvårdsinsatser.
Begränsningar och framtida anvisningar
Dataförspänningar
Studien erkänner att fördomar i utbildningsdata kan påverka modellens förutsägelser. Framtida forskning bör fokusera på att mildra dessa fördomar för att förbättra modellens noggrannhet och rättvisa.
Modellgeneralisering
Medan Delphi-2M visade robusthet mellan olika datasätt, är ytterligare validering i olika populationer nödvändig för att säkerställa dess generaliserbarhet och tillämpbarhet i olika sjukvårdsinställningar.
Slutsats
Studien "Att lära sig den naturliga historien för mänsklig sjukdom med generativa transformatorer" representerar ett betydande framsteg i tillämpningen av AI på hälso- och sjukvård. Genom att utnyttja generativa transformatorer erbjuder Delphi-2M ett kraftfullt verktyg för att förstå och förutsäga sjukdomsprogression med potential att revolutionera personlig medicin och planering av folkhälsa.
För mer information kan du komma åt hela artikeln här: