"Цифровые двойники" с ИИ повышают качество персонализированной медицины

ФОТО: Designed by freepik

Разработка группы специалистов из университетов Европы, США и Азии способна создавать «цифровых двойников» (ЦД) пациентов и прогнозировать развитие их состояния. Эта модель с ИИ, получившая название DT-GPT, анализирует данные из электронных медицинских карт. Она позволяет врачам получать объяснение прогноза через диалоговый интерфейс и, в отличие от традиционных алгоритмов, не зависит от неполных записей. Подробности исследования опубликовал журнал Digital Medicine.

Тестировалась система при прогнозировании состояния 16,5 тысячи пациентов с немелкоклеточным раком легкого, 35 тысяч больных в отделениях интенсивной терапии и 1,1 тысячи людей с болезнью Альцгеймера. Во всех случаях новая модель превзошла существующие решения: средняя ошибка прогнозов оказалась ниже на 1,3–3,4%. Важно, что DT-GPT не только точнее предсказывала отдельные показатели, но и сохраняла взаимосвязи между ними и общую структуру данных. Это делает модель более надежным инструментом для отображения динамики состояния пациента и приближает практическое использование ЦД в медицине.

Кроме того, DT-GPT способна работать по принципу «нулевого обучения». Это значит, что система может предсказывать показатели, которых не было в исходной настройке. В исследовании она превзошла традиционные алгоритмы по 13 из 69 таких параметров. Другая особенность – устойчивость к типичным проблемам электронных медкарт: модель сохраняет высокое качество работы даже при большом числе пропусков, случайных ошибок и опечаток в медицинских записях.

Исследователи пришли к выводу, что применение ЦД ускоряет клинические испытания, повышает качество персонализированной медицины и открывает новые возможности для рынка цифрового здравоохранения – от сервисов моделирования течения болезней до инструментов предиктивной аналитики и мониторинга пациентов.