نظام طبي مبتكر يتوقع أكثر من ألف مرض قبل ظهور الأعراض بعشرين عاماً

نظام Delphi-2M هو نظام طبي ثوري يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنه التنبؤ بخطر الإصابة بأكثر من 1000 مرض قبل ظهور الأعراض بعشرين عاماً، مما يمثل خطوة كبيرة في مجال الطب الوقائي، ويتميز بدقة عالية في التنبؤات القصيرة والطويلة المدى، كما يعتمد على تحليل البيانات الطبية وعوامل نمط الحياة لتقديم توقعات دقيقة، مما يجعله أداة فعالة للأطباء في تحديد المرضى الأكثر عرضة للأمراض المزمنة، وبالتالي يتيح التدخل المبكر والعلاج المناسب، ومن المتوقع أن يحدث تحولاً جذرياً في كيفية إدارة الرعاية الصحية والوقاية من الأمراض.

تطوير نظام طبي ذكي بتقنيات الذكاء الاصطناعي

تمكن فريق بحثي من ابتكار نظام طبي ذكي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث يتيح هذا النظام التنبؤ بخطر الإصابة بأكثر من 1000 مرض مختلف قبل ظهور أعراضها بعشرين عاماً، مما يمثل ثورة حقيقية في مجال الطب الوقائي، ويعكس هذا التقدم الهائل أهمية دمج التكنولوجيا في تحسين الرعاية الصحية، ويعزز من قدرة الأطباء على اتخاذ قرارات أفضل بشأن صحة المرضى.

نظام Delphi-2M بدقة عالية وتوقعات متعددة

يُعرف النظام الجديد باسم Delphi-2M، وقد أظهر نتائج واعدة، حيث حقق دقة تصل إلى 76% في التنبؤات القصيرة المدى، بينما بلغت دقة التوقعات الطويلة المدى حوالي 70%، وعلى عكس أدوات التنبؤ التقليدية التي تركز على مرض واحد فقط، يتميز Delphi-2M بقدرته على تحليل احتمالات الإصابة بعدة أمراض في وقت واحد، وهذا يجعله أداة قيمة لمقدمي الرعاية الصحية.

كيف يعمل Delphi-2M؟

يعتمد Delphi-2M على تقنيات مشابهة لتلك المستخدمة في النماذج اللغوية الكبيرة، حيث يتم تحويل كل تشخيص طبي في سجل المريض إلى رمز رقمي مرتبط بعمر التشخيص، ويقوم النظام بقراءة هذه السلسلة وتحليلها للتنبؤ بالمرض التالي المحتمل وموعد ظهوره، فعلى سبيل المثال، قد يظهر النظام أن شخصاً يبلغ من العمر 60 عاماً ويعاني من السكري وارتفاع ضغط الدم معرض للإصابة بسرطان البنكرياس بمعدل أعلى بـ19 مرة من الشخص العادي.

تقنية المحولات في خدمة الصحة

يستخدم Delphi-2M بنية المحولات لتحليل العلاقات بين الرموز الطبية وعوامل نمط الحياة مثل التدخين ومؤشر كتلة الجسم، بالإضافة إلى البيانات الديموغرافية، لتقديم توقعات دقيقة وشاملة، وعند مقارنة أداء Delphi-2M بأدوات أخرى تعتمد على التعلم الآلي، نجد أن النظام سجل قيمة 0.70 في توقع أمراض القلب، بينما حقق نفس نتيجة أداة UKBDRS في توقع الإصابة بالخرف وهي 0.81، ورغم تقارب الأداء، فإن Delphi-2M يتفوق بقدرته على التنبؤ بعدة أمراض في وقت واحد، مما يجعله أكثر شمولية وفاعلية.

التحديات التي تواجه النظام

رغم التقدم الكبير الذي حققه Delphi-2M، إلا أنه يواجه بعض التحديات، مثل انخفاض دقة التنبؤات طويلة المدى إلى ما بين 60% و70%، وصعوبة التنبؤ بالأمراض النادرة أو المرتبطة بالعوامل البيئية، بالإضافة إلى الاعتماد على بيانات من البنك الحيوي البريطاني فقط، مما يستدعي توسيع التجارب لتشمل مجتمعات متنوعة لضمان دقة أكبر في التنبؤات.

آفاق مستقبلية واعدة

يمكن أن يحدث Delphi-2M تحولًا جذريًا في الطب الوقائي، من خلال مساعدة الأطباء على تحديد المرضى الأكثر عرضة للإصابة بالأمراض المزمنة قبل ظهورها بسنوات، مما يتيح التدخل المبكر وتخصيص العلاج أو نمط الحياة المناسب، كما يمكن دمجه في أنظمة الرعاية الصحية الإلكترونية لتحديث التوقعات باستمرار، وتوفير بيانات دقيقة لشركات الأدوية والتأمين والجهات الصحية، ومع ذلك، لا يزال النظام بحاجة إلى تجاوز تحديات الخصوصية وتحقيق التكامل مع الأنظمة الصحية المختلفة لإثبات فعاليته في بيئات متنوعة حول العالم.