新しいAIモデルが数十年先の病気リスクを予測

新しい研究で 公表 ネイチャー誌上で、欧州分子生物学研究所（EMBL）、ドイツがん研究センター（DKFZ）、コペンハーゲン大学の研究者らが、1,000年以上前にXNUMX種類以上の病気のリスクと発症時期を予測できる先駆的なAIモデルを発表した。

この新しい生成 AI モデルは、大規模言語モデル (LLM) で使用されるアルゴリズムの原理に類似したアルゴリズムの原理を採用しています。

このモデルは、英国バイオバンクの400,000万人の匿名化された健康データを用いて学習され、さらにデンマーク国立患者登録簿の1.9万人の患者データを用いて検証されました。研究者らによると、これは生成AIがヒトの疾患進行を大規模にモデル化する潜在能力を示す、最も包括的な例の一つです。

「私たちのAIモデルは概念実証であり、AIが私たちの長期的な健康パターンの多くを学習し、その情報を用いて有意義な予測を生成することが可能であることを示しています」と、EMBLの暫定エグゼクティブディレクターであるユアン・バーニー氏はニュースリリースで述べています。「病気の進行過程をモデル化することで、特定のリスクがいつ現れるか、そして早期介入をどのように計画するのが最善かを探ることができます。これは、より個別化された予防的な医療アプローチに向けた大きな一歩です。」

将来の健康状態の予測

大規模言語モデルが文構造を理解するのと同様に、このAIモデルは健康データの「文法」を解読し、病歴を時系列の一連のイベントとして捉えます。これらのイベントには、医学的診断や喫煙習慣などのライフスタイルの選択が含まれます。このモデルは、これらのイベントの順序とタイミングに基づいて疾患リスクを予測することを学習します。

「医療上の出来事はしばしば予測可能なパターンに従います」と、EMBL欧州バイオインフォマティクス研究所（EMBL-EBI）のスタッフサイエンティスト、トム・フィッツジェラルド氏は付け加えました。「私たちのAIモデルはこうしたパターンを学習し、将来の健康状態を予測することができます。これにより、個人の病歴やその他の主要な要因に基づいて、何が起こる可能性があるかを調査することが可能になります。重要なのは、これは確実なものではなく、潜在的なリスクの推定値であるということです。」

このモデルは、特定のがん、心臓発作、敗血症など、明らかな進行パターンを示す病状には優れているが、精神疾患や妊娠関連の合併症など、より変動の大きい病状には信頼性が低い。

その使用と制限

天気予報と同様に、AIモデルは確実性ではなく確率を提供します。例えば、特定の期間内に心臓病を発症するリスクを、時間の経過に伴う統計的な割合として推定できます。これは、降雨確率が70%であると予測するのと似ています。

短期予測は長期予測よりも正確になる傾向があります。

例えば、このモデルは、英国バイオバンクの60～65歳の男性コホートにおける心臓発作のリスクが、過去の診断やライフスタイルの影響を受け、年間4人に10,000人から1人に100人まで変化することを示しています。女性は一般的にリスクが低いものの、そのリスク分布は男性とほぼ同じです。

これらの予測は、英国バイオバンクのさまざまな人口統計グループにおける実際の観察事例とよく一致していることに留意することが重要です。

このモデルは正確な集団レベルのリスク推定値を生成するように設計されていますが、限界があります。主に40～60歳の個人を対象にトレーニングされているため、小児期および青年期の健康イベントが十分に反映されていません。

さらに、特定の民族グループの代表性が低いなど、トレーニング データのギャップにより人口統計上の偏りが存在します。

AI モデルはまだ臨床使用の準備が整っていないものの、研究者が病気の進行を理解し、ライフスタイルや過去の病気が長期的なリスクにどのように影響するかを調査し、現実世界のデータが限られているかアクセスできない場合に健康結果をシミュレートできるようになることが期待されています。

「これは、人間の健康と疾患の進行を理解するための新たな方法の始まりです」と、DKFZ腫瘍学AI部門長であり、EMBL-EBIの元グループリーダーであるモーリッツ・ゲルスタング氏は付け加えました。「私たちのような生成モデルは、将来、ケアの個別化や医療ニーズの大規模な予測に役立つ可能性があります。大規模な集団から学習することで、これらのモデルは疾患の進行過程を理解するための強力なレンズとなり、最終的にはより早期で、より個別化された介入をサポートできるようになるでしょう。」

出典： ヨーロッパ分子生物学研究所