Egyre többen használják öndiagnózisra a mesterséges intelligencia chatbotokat, például az OpenAI ChatGPT–jét, a Microsoft Bing keresőmotorjának legújabb verzióját (amely az OpenAI szoftverén alapul) és a Google Med-PaLM–et is. A kutatók kezdeti tesztjei szerint ezek az AI–programok sokkal pontosabbak, mint a Google–keresés és vannak, akik azt jósolják, nemsokára a nagyobb egészségügyi központok a nagy nyelvi modellekkel (LLM) fognak együttműködni, hogy chatbotokat használjanak a betegekkel való interakcióra és a betegségek diagnosztizálására. A chatbotoknak viszont számos buktatója van: pontatlan információik, ezek bizonytalan emberi értelemzése, a privát adatokhoz való jog megsértése, faji és nemi elfogultság, ami az algoritmusok szövegébe rögzült.
Egy tavalyi tanulmányban Andrew Beam, a Harvard Egyetem epidemiológusa és munkatársai 48 tünetet tápláltak be az Open AI GPT-3-ba, az LLM három diagnózisa minden esetben helyes volt az esetek 88 százalékában. Úgyhogy úgy tűnik, a mesterséges intelligencia hatékony segítség lehet az orvoslásban is.
A tudósok régóta keresik az Alzheimer–kór biológiai mozgatórugóit és korai előrejelzőit, a kór csak Amerikában körülbelül 6,7 millió embert érint, akiknek csaknem kétharmada nő. A betegség kialakulásának kockázata az életkorral növekszik, és igaz, a nők általában tovább élnek, mint a férfiak, de nem ez magyarázza elsősorban a különbséget.
A San Franciscoi Egyetem kutatói több mint 5 millió beteg klinikai adatait használták arra, hogy az egyetem memória és öregedés kutatási központjában Alzheimer–kórral diagnosztizált betegek hasonlóságait keressék, és összehasonlítsák a betegségben nem szenvedők értékeivel is.
Kiderült, hogy az adatok alapján 72 százalékos előrejelző képességgel azonosítani tudják a betegséget 7 évvel a kialakulása előtt.
A kutatók új tanulmánya hajlamosító faktorként kiemeli a magas koleszterinszintet és a csontritkulást – különösen a nők esetében. Ezek az eredmények a mesterséges intelligencia használatával derültek ki, ami képes feltárni a komplex betegségmintákat.
Kombinált adatok és gráfok
A klinikai adatok és a genetikai adatbázisok integrálásával azonosíthatóak az Alzheimer-kórhoz kapcsolódó gének. Ez az, ami hihetetlenül korai diagnózist tesz lehetővé, illetve a különböző egészségügyi állapotok és a kór kockázata közötti kölcsönhatás megértését is segítheti. A genetikai analízis kapcsolatot azonosított a csontritkulás és a betegség között egy kevésbé ismert gén, az MS4A6A variáns révén.
A vizsgálatban felhasználták a SPOKE-ot (Scalable Precision Medicine Oriented Knowledge Engine), ami egy gráfelméleti adatbázis, amely feltárja az összekapcsolt utakat, és új felfedezéseket tesz lehetővé. A SPOKE alapvetően adatbázisok adatbázisa, amelyek segítségével a kutatók azonosíthatják a terápia mintáit és potenciális molekuláris célpontokat.
A mesterséges intelligencia ilyen hatékonysága felgyorsíthatja az Alzheimer–kór és más összetett betegségek diagnosztizálását és kezelését, vagy akár más, szintén nehezen diagnosztizálható betegségek, például az endometriózis felismerését is segítheti. Ez az első lépés az AI klinikai adatokon történő használata irányába, ez nem csak a kockázat korai azonosítását segíti, hanem a mögötte rejlő biológia folyamatok megértését is.
Számos faktor hajlamosíthat a kialakulásra nőknél és férfiaknál egyaránt, például a magas vérnyomás, a magas koleszterinszint és a D-vitamin-hiány. Férfiaknál ehhez járult még az erekciós zavar és a prosztatamegnagyobbodás, nőknél az osteoporosis, ami azt jelzi, a csontok egészsége és a demencia kockázata között biológiai kölcsönhatás van. A betegségek kombinációja lesz az Alzheimer-kór melegágya.
English (US) · 
Hungarian (HU) ·