Modern sağlık sistemlerinin en önemli problemlerinden biri… Teşhislerde geç kalmak. Kronik rahatsızlıkların ilerleyişini durdurmak ya da hafifletmek için doğru zamanda müdahale yapabilmek kritik. İşte bu ihtiyaca cevap veren model: Delphi-2M.
İngiltere’de UK Biobank verileriyle eğitilen ve Danimarka’daki sağlık kayıtlarıyla test edilen bu GPT-tabanlı model, bireylerin geçmiş hastalıkları, yaş, cinsiyet ve yaşam tarzı değişkenlerini kullanarak 1.000’den fazla hastalığın riskini tahmin ediyor. Dahası, gelecekteki muhtemel sağlık yollarını, yani “bu kişi 10 yıl sonra nasıldır, 20 yıl sonra hangi rahatsızlıkları taşıyabilir” gibi senaryoları hesaplayabiliyor.
Bu yaklaşım, sadece tek hastalığa odaklı modellerin sınırlarını aşıyor; çoklu hastalıkların birlikte ve zamana bağlı olarak nasıl ortaya çıkabileceğini görebilmemizi sağlıyor. Ayrıca sağlık trajelerini simüle edebilme kabiliyeti, önleyici tedbirlerin planlanmasında, sağlık politikalarında ve bireysel yaşam tarzı değişikliklerinde devrim yaratabilir.
Tabii ki bu model hazır değil; UK Biobank verilerindeki yaş ve etnik köken dağılımındaki yanlılık, veri eksiklikleri ve modelin “olasılık” sunması, klinik kullanım öncesi ele alınması gereken önemli hususlar. Ancak Delphi-2M, sağlık tahmini teknolojilerinin nerelere ulaşabileceğinin güçlü bir göstergesi. Sağlık verisinin “geçmiş hikâye” olmanın ötesine geçip, “geleceğin rehberi” haline gelmesi artık olasılık dahilinde.
Kaynak: nature