Как и обещали, следующая новость про ИИ – прекрасная.

Исследователи из Гарвардской медицинской школы, работающие в Институте рака Дана-Фарбер и Массачусетской больнице (США), создали алгоритм машинного обучения, способный прогнозировать вероятность развития у конкретного пациента 348 различных заболеваний.

Алгоритм описан в журнале Nature от 15 июля. Как он работает? Сначала собираются данные из электронной медицинской карты пациента, в том числе генетические, а затем ИИ сопоставляет их с «сигнатурами». «Сигнатура» – это набор биологических тенденций, свидетельствующих о высокой вероятности возникновения определённых заболеваний (пока разработано 20 таких сигнатур). Например, высокий уровень холестерина в анамнезе пациента увеличивает вероятность развития сердечно-сосудистых заболеваний. Для некоторых заболеваний, в частности рака толстой кишки, определено несколько сигнатур.

Модель может с высокой точностью прогнозировать, у каких пациентов в следующем году разовьётся колоректальный рак. Выявление такого риска поможет врачу общей практики направить пациента на колоноскопию, даже если тот не подлежит стандартному скринингу. Пока эффективность модели подтверждена на ретроспективных данных пациентов; впереди – исследования в реальной клинической практике. Так что отмена диспансеризации не за горами.