Ny AI-model kan forudsige sygdomme 20 år frem
En ny AI-model trænet på 400.000 deltageres data kan forudsige risiko for sygdomme op til 20 år frem med stor nøjagtighed og potentiale for forebyggelse.
Redaktionen
introduktion til ny AI-model for sygdomsforudsigelse
Forestil dig at kunne vide, hvilke sygdomme du potentielt kan udvikle op til 20 år frem i tiden. Det lyder som science fiction, men en ny AI-model udviklet af et internationalt forskerteam, hvor Københavns Universitet deltager, gør netop dette muligt. Modellen kan med høj præcision forudsige risikoen for over 1000 forskellige sygdomme baseret på omfattende sundhedsdata og livsstilsoplysninger.
hvordan fungerer modellen?
Modellen er trænet på sygdomsforløb og livsstilsdata fra 400.000 britiske deltagere, hvilket giver den en solid database at lære af. Den analyserer mønstre i sygdommenes opståen og udvikling over tid og kan dermed forudsige, hvilke diagnoser der med stor sandsynlighed vil ramme en person. Denne tilgang er unik, fordi den kan håndtere mange forskellige sygdomme samtidigt og tage højde for, hvordan sygdommene påvirker hinanden.
eksempler på sygdomme med høj forudsigelsesnøjagtighed
Modellen er særligt god til at forudsige sygdomme, der har tydelige og konsistente mønstre. Det gælder blandt andet hjerteanfald, visse typer kræft og blodforgiftning. Disse sygdomme har ofte klare symptomer og veldefinerede forløb, hvilket gør dem lettere at forudsige med AI. Derimod er det mere udfordrende for modellen at forudsige sygdomme med mere komplekse eller individuelle forløb, såsom komplikationer under graviditet.
test og anvendelse i Danmark
Selvom modellen er trænet på britiske data, er den også blevet testet på danske data for at vurdere dens anvendelighed herhjemme. Ved at sammenligne modellens forudsigelser med sygdomsdata fra 1,9 millioner danskere mellem 50 og 80 år har forskerne vist, at den med stor nøjagtighed kan anvendes i Danmark. Ifølge professor Laust Mortensen fra Institut for Folkesundhed er potentialet stort for at forbedre sygdomsforebyggelse og målrettet behandling.
fordele ved tidlig sygdomsforudsigelse
- identifikation af risikopatienter før symptomer opstår
- mulighed for målrettet forebyggelse og behandling
- reduktion af unødvendig medicinsk behandling
- bedre forståelse af samspillet mellem flere samtidige sygdomme
udfordringer og fremtidsperspektiver
På trods af de lovende resultater er modellen stadig i prototypefasen. For at blive praktisk anvendelig skal den trænes på meget større datasæt, gerne med op mod 50-70 millioner deltagere, for at kunne håndtere forskelle i etnicitet, livsstil og sundhedssystemer mellem lande. Modellen er i øjeblikket bedst til at lave forudsigelser på befolkningsniveau, men forskerne håber, at den snart kan hjælpe læger med at levere mere præcis og personlig behandling.
etiske overvejelser ved fremtidige sygdomsforudsigelser
Det rejser også etiske spørgsmål: Er det altid en fordel at kende sin fremtidige sygdomsrisiko? Professor Søren Brunak understreger, at modellen bedst anvendes af sundhedsprofessionelle, som kan styre, hvilke oplysninger der gives, og fokusere på sygdomme, hvor behandling er mulig. Det handler om at balancere ny viden med patienternes ret til ikke at vide alt.
konklusion og fremtidige muligheder
Den nye AI-model repræsenterer et stort skridt i retning af præcisionsmedicin og bedre folkesundhed. Ved at kombinere store datasæt og avancerede algoritmer kan vi forbedre forebyggelse, diagnosticering og behandling af sygdomme markant. Fremtidens sundhedsvæsen kan med denne teknologi blive mere effektivt og personligt tilpasset.
Vil du læse mere om banebrydende forskning og teknologi, kan du også se vores artikel om fem anbefalinger til styrket behandling af kvindesygdomme, som også understreger vigtigheden af innovation i sundhedssektoren.
