Delphi-2M adlı süni intellekt alqoritmi minlərlə xəstəliyin riskini 20 il qabağa proqnozlaşdıra bilir

     Bu gün süni intellekt alqoritmlərinin əksəriyyəti əsasən yalnız bir xəstəliyin və ya bir qrupdan olan diaqnozun risklərini qiymətləndirir. Alman alimlər isə daha da irəli gedərək, pasiyentin tibbi məlumatları əsasında 20 il qabağa 1250 müxtəlif xəstəliyi eyni vaxtda proqnozlaşdıra bilən süni intellekt hazırlamağı bacarıblar. Onların işlədikləri sistem vaxtında profilaktika vasitəsilə ağır xroniki xəstəliklərin yayılmasını azalda bilər. Delphi-2M adlı süni intellekt alqoritminin təlimi Böyük Britaniyanın 400 000-dən çox sakininin məlumatları əsasında aparılıb (orada unikal tibbi məlumat bazası yaradılıb).

     Süni intellekt könüllülərin tibbi kartlarını, fizioloji göstəricilərini və həyat tərzi faktorlarını analiz edərək, xərçəng, ürək-damar, immun sistem, dəri və digər xəstəliklərin inkişaf ehtimalını qiymətləndirib. Ümumilikdə Delphi-2M 20 illik dövr üçün 1250-dən çox xəstəlik üzrə riskləri hesablayır. “Süni intellektin müxtəlif xəstəliklərin risklərini modelləşdirmək qabiliyyəti heyrətamizdir. O, insanın gələcəkdəki sağlamlıq trayektoriyalarını tam şəkildə yarada bilər” - deyə alimlər bildiriblər. Onların qiymətləndirmələrinə görə, həkimin oxşar nəticələr çıxarması üçün onlarla test aparması lazım gələrdi.

     Əksər xəstəliklər üçün Delphi-2M-in proqnozları bir xəstəliyin inkişaf riskini qiymətləndirən mövcud modellərin dəqiqliyinə uyğun gəlirdi və ya onlardan üstün idi. Bundan əlavə, Delphi-2M bu gün bir sıra xəstəliklərin riskini proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunan bəzi biomarkerlərin səviyyələrinin qiymətləndirilməsi ilə müqayisədə daha dəqiq nəticə göstərib. Hazırda alimlər Delphi-2M-in dəqiqliyini Danimarkanın təxminən 2 milyon sakininin məlumatları əsasında sınaqdan keçiriblər və nəticə cüzi dərəcədə aşağı olub. İndi isə onlar proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini artırmaq və tətbiq sahəsini genişləndirmək üçün süni intellektin potensialını digər ölkələrin məlumat bazalarında da qiymətləndirməyə davam edirlər.