Ученые создали ИИ-модель "цифрового двойника" для прогнозирования здоровья человека
Ученые Института Вейцмана на основе анализа тысяч медицинских карт разработали персонализированную ИИ-модель, способную предсказывать риски заболеваний и эффективность различных методов лечения. Работа опубликована в журнале Nature Medicine.
Команда ученых создала революционную ИИ-модель – "цифрового двойника" человека, которая может предсказывать состояние здоровья и подбирать оптимальное лечение. Разработка стала возможной благодаря масштабному проекту Human Phenotype Project, в рамках которого с 2018 года собираются подробные медицинские данные участников.
Для обучения "цифрового двойника" ученые использовали данные 13 тысяч добровольцев, собранные за 25 лет. Участники проходят комплексные медицинские обследования каждые два года. Тестирование 17 различных систем организма включает генетическое секвенирование, анализ микробиома, мониторинг глюкозы, ультразвуковые исследования и другие процедуры.
ИИ-модель анализирует физиологические изменения в организме человека и выявляет отклонения от ожидаемых паттернов, определяя биологический возраст каждой системы органов. Система успешно выявила преддиабет у 40% людей, которые считались здоровыми по стандартным тестам.
ИИ-модель показала значительные различия между полами в процессе старения. У мужчин биологический возраст увеличивается относительно линейно, тогда как у женщин наблюдается ускорение биологического старения в пятом десятилетии жизни, связанное с менопаузой. Проект открывает новые возможности ранней диагностики рака груди и воспалительных заболеваний кишечника.
В настоящее время команда разрабатывает усовершенствованную модель, которая интегрирует всю собранную информацию для создания детализированного "цифрового двойника" каждого участника эксперимента. Ученые считают, что ИИ-модель сможет предсказывать изменения здоровья на годы вперед и рекомендовать персонализированные методы профилактики и лечения.
Ученые полагают, что это избавит пациентов от длительного процесса подбора эффективной терапии, основанного сегодня во многом на методе проб и ошибок.