นักวิจัยพัฒนา AI สร้าง ฝาแฝดดิจิทัล ของผู้ป่วย ช่วยคาดการณ์สุขภาพในอนาคต

การวิจัยที่นำโดยมหาวิทยาลัยเมลเบิร์นของออสเตรเลียได้พัฒนาเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถสร้าง "ฝาแฝดดิจิทัล" (digital twins) หรือแบบจำลองผู้ป่วยเสมือนจริง เพื่อคาดการณ์แนวโน้มสุขภาพของแต่ละบุคคล

แถลงการณ์จากมหาวิทยาลัยฯ ระบุว่าทีมนักวิจัยได้ใช้ชุดข้อมูล 3 ชุดที่มีบันทึกสุขภาพผู้ป่วยแบบอิเล็กทรอนิกส์หลายพันรายการ เพื่อฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีอยู่ โมเดลเอไอนี้มีชื่อว่าดีที-จีพีที (DT-GPT) ถูกมองว่าอาจเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับภาคการทดลองทางคลินิก โดยวิเคราะห์ข้อมูลการแพทย์ของผู้ป่วยที่เป็นโรคอัลไซเมอร์หรือมะเร็งปอดชนิดเซลล์ไม่เล็ก รวมถึงผู้ป่วยที่เข้ารักษาในหอดูแลผู้ป่วยหนัก

แถลงการณ์เสริมว่าโมเดลนี้สร้างฝาแฝดดิจิทัลของผู้ป่วยและคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงด้านสุขภาพของผู้ป่วยได้อย่างแม่นยำ โดยใช้ประโยชน์จากความรู้ทางการแพทย์ที่มีอยู่ก่อนและวิเคราะห์ประวัติผู้ป่วย ซึ่งรวมถึงผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ การวินิจฉัย และการรักษา

โมเดลดีที-จีพีทีไม่ได้ถูกป้อนข้อมูลเกี่ยวกับผลลัพธ์ด้านสุขภาพของผู้ป่วย ทำให้นักวิจัยสามารถตรวจสอบความแม่นยำของการคาดการณ์ได้ และโมเดลนี้ยังทำผลงานได้ดีกว่าแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องมือล้ำสมัยอีก 14 แบบในด้านความแม่นยำการคาดการณ์

ไมเคิล เมนเดน รองศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัยเมลเบิร์น กล่าวว่าเทคโนโลยีนี้ช่วยปูทางสู่การเปลี่ยนแปลงจากการแพทย์เชิงรับไปสู่การแพทย์เชิงคาดการณ์และเฉพาะบุคคล เครื่องมือดังกล่าวอาจทำให้แพทย์คาดการณ์ได้ว่าสุขภาพของผู้ป่วยจะแย่ลงหรือไม่ เพื่อที่พวกเขาจะได้รักษาเร็วขึ้น อีกทั้งสามารถคาดการณ์ผลข้างเคียงของยาได้ ช่วยให้แพทย์ปรับการรักษาให้เหมาะกับผู้ป่วยแต่ละราย และปรับปรุงผลลัพธ์ด้านสุขภาพให้ดีขึ้น

นอกจากนี้ โมเดลดีที-จีพีทีสามารถตีความข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว มีส่วนต่อประสานคล้ายแชตบอต (chatbot) ให้ผู้ใช้ได้สำรวจการคาดการณ์ และยังใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์เพื่อประมาณค่าตรวจทางห้องปฏิบัติการได้อย่างมีเหตุมีผล แม้จะไม่เคยถูกฝึกด้วยข้อมูลชุดนั้นมาก่อน (zero-shot predictions)

การศึกษาดังกล่าวได้รับการเผยแพร่ในวารสารเอ็นพีเจ ดิจิทัล เมดิซีน (NPJ Digital Medicine)