Sokan úgy gondolnak a betegségekre, mint amelyek egyik napról a másikra jelennek meg. A valóság azonban ennél jóval összetettebb. Számos krónikus betegség, anyagcserezavar vagy akár ritka genetikai eltérés hónapokkal, évekkel az általa okozott tünetek megjelenése előtt is nyomot hagyhat a laboreredményekben.
A kérdés az, hogy felismerhetők-e ezek a mintázatok időben.
Erre a kérdésre keresték a választ azok a magyar kutatók és fejlesztők, akik több mint egy évtizede dolgoznak az OKOSLELET mögött álló mesterséges intelligencia fejlesztésén. A szoftver modelljei valós páciensek validált, anonimizált egészségügyi adatain tanulnak, amelyekhez ismert laboreredmények és orvosok által igazolt diagnózisok kapcsolódnak. Ez alapvető különbséget jelent az olyan generatív mesterséges intelligenciáktól – például a ChatGPT-től vagy a Groktól –, amelyek elsősorban szövegek feldolgozására és előállítására fejlesztett nyelvi modellek, nem pedig klinikai adatok statisztikai elemzésére.
A krónikus betegségek jelentős része hosszú idő alatt alakul ki. A laboreredményekben gyakran már évekkel a tünetek megjelenése előtt megjelenhetnek olyan eltérések és mintázatok, amelyek összefüggésbe hozhatók a későbbi betegségekkel. Ha ezek a jelek időben felismerhetők, lehetőség nyílhat a korábbi kivizsgálásra, az életmódbeli változtatásokra vagy a szükséges orvosi ellátás megkezdésére, amelyek által drasztikusan megnő a gyógyulás esélye.
A kutatás eredményei alapján az OKOSLELET mögött álló rendszer magas diagnosztikai teljesítményt mutatott.
A publikáció szerint a rendszer összesített ROC AUC értéke 0,93 volt, ami kiemelkedő pontosságot jelent az egészségügyi kockázatbecslő rendszerek között, míg a specifikusság 97%, vagyis a rendszer nagyon magas precizitással ismeri fel az egészséges egyedeket.
A vizsgálatok során az is megfigyelhető volt, hogy bizonyos esetekben a mesterséges intelligencia már jóval azelőtt emelkedett kockázatot jelzett, hogy a páciens hivatalos orvosi diagnózist kapott volna.
Az elemzések alapján egyes betegségek esetében a rendszer akár 30–270 nappal a diagnózis felállítása előtt olyan laboratóriumi mintázatokat azonosított, amelyek később összefüggésbe hozhatók voltak a kialakuló betegséggel, vagyis a rendszer képes olyan statisztikai összefüggések felismerésére, amelyek a betegségek korai szakaszában már megjelenhetnek a laboreredményekben.
Forradalmi innováció
