يكشف باحثو المنظمات الثلاث عن GluFormerنموذج الذكاء الاصطناعي الإبداعي (الذكاء الاصطناعي التوليدي) بناءً على بنية محولات مشابهة لـGPT من المنزل OpenAI - ولكن بدلاً من النص - يقوم بإنشاء توقعات لمستويات السكر في الدم والمؤشرات الصحية الأخرى، بناءً على مراقبة البيانات السابقة
غالبًا ما يتعامل مرضى السكر - أو غيرهم ممن يُطلب منهم مراقبة مستوى السكر لديهم - مع مسألة كيفية تأثير تناول الكعك أو المعجنات عليهم. الآن، أصبح نموذج الذكاء الاصطناعي الإبداعي الجديد قادرًا على التنبؤ بالإجابة: باحثون من معهد وايزمان للعلوم، والشركة الناشئة Pheno.AI ومجموعة أبحاث NVIDIA في إسرائيل، قادوا تطوير GluFormer - وهو نموذج أساسي قادر على التنبؤ بمستويات السكر المستقبلية للمرضى، بالإضافة إلى المؤشرات الصحية الأخرى، وذلك بالاعتماد على بيانات السكر السابقة للمريض.
يمكن أن تساعد المعلومات التي يتم جمعها من أنظمة المراقبة المستمرة للجلوكوز (CGM) في تشخيص المرضى الذين يعانون من مرض السكري أو ما قبله بسرعة أكبر، وفقًا لـ هارفارد الصحة للنشر وNYU Langone Health. إن قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ GluFormer قادرة على تعزيز هذه القدرة التشخيصية، مما يساعد المعالجين والمرضى على تحديد الحالات الشاذة، والتنبؤ بنتائج التجارب السريرية، والتنبؤ بالمقاييس الطبية والصحية لمدة تصل إلى أربع سنوات مقدمًا.
إن التنبؤات الدقيقة لمستويات السكر المستقبلية للمرضى في المجموعات المعرضة لخطر الإصابة بمرض السكري قد تسمح للأطباء والمرضى بتبني استراتيجيات العلاج الوقائي في وقت مبكر، للتنبؤ بالاستجابة للأدوية والعلاجات في التجارب السريرية، للتنبؤ بالمؤشرات الطبية لدى المرضى قبل حوالي أربع سنوات، و للحد من الآثار الاقتصادية الناجمة عن التعامل مع مرض السكري والتي قد تصل إلى-حوالي 2.5 تريليون دولار في الرابع.
بالإضافة إلى ذلك، أظهر الباحثون كيف أنه بعد تغذية النموذج بالمعلومات المتعلقة بالنظام الغذائي للمريض، من الممكن التنبؤ بكيفية استجابة مستويات السكر لديه لأطعمة معينة وتغييرات غذائية - والتي يمكن أن تسمح بالتغذية الشخصية بدرجة عالية من الدقة. . وبعيدًا عن مستويات السكر، يستطيع GluFormer التنبؤ بالقيم الطبية بما في ذلك الأنسجة الدهنية - وهو مقياس لكمية الدهون في الجسم حول أعضاء مثل الكبد والبنكرياس؛ ضغط الدم الانقباضي، المرتبط بخطر الإصابة بالسكري، ومؤشر انقطاع التنفس - قياس انقطاع التنفس أثناء النوم، المرتبط بمرض السكري من النوع 2.
وقال البروفيسور جال تشيشيك، المدير الأول في NVIDIA ومدير مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لشركة NVIDIA في إسرائيل: "يمكن النظر إلى البيانات الطبية، وخاصة المراقبة المستمرة لمستويات السكر، على أنها تسلسل من الاختبارات التشخيصية التي تتبع العمليات البيولوجية طوال الحياة". "وجدنا أن بنية الذكاء الاصطناعي "Transformer"، التي تم تطويرها لتسلسلات نصية طويلة، يمكنها إجراء سلسلة من الاختبارات الطبية والتنبؤ بنتائج الاختبار التالي. ومن خلال القيام بذلك، يتعلم النموذج كيفية تطور المؤشرات التشخيصية على مدار وقت."
وقال غاي لوتزكر، المؤلف الرئيسي للدراسة، وهو أحد الباحثين في جامعة هارفارد: "اجتمع عاملان مهمان في نفس الوقت لجعل البحث الذي قمنا به ممكنا: نضوج تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي المدعومة بـ NVIDIA، إلى جانب جمع البيانات الصحية على نطاق واسع من قبل معهد وايزمان". باحث في الذكاء الاصطناعي في شركة NVIDIA وطالب دكتوراه في معهد وايزمان. "وهذا يضعنا في وضع فريد لإنتاج واستخلاص رؤى طبية مهمة من المؤشرات الطبية."
أدوات الذكاء الاصطناعي مثل GluFormer لديها إمكانات مستقبل لمساعدة مئات الملايين من الأشخاص الذين يتعاملون مع مرض السكري. واليوم، يصيب مرض السكري حوالي 10% من سكان العالم، ويقدر الباحثون ذلك حتى عام 2050 وسوف يتضاعف تأثيرها وسيؤثر على حياة أكثر من 1.3 مليار شخص في جميع أنحاء العالم. وهذا مرض من بين الآن الأسباب الرئيسية للوفاة في العالم، ويسبب مضاعفات كبيرة لدى الكثير من المرضى مثل تلف الكلى وتلف الرؤية ومشاكل في القلب.
تعمل التقنية الكامنة وراء Gluformer بنفس البنية التي تعمل بها نماذج اللغات الكبيرة مثل OpenAI's GPT - فقط في هذه الحالة يكون المنتج عبارة عن مستويات السكر، بدلاً من النص في GPT. تم تدريب النموذج على مراقبة مستويات السكر في الدم لأكثر من 10,000 مشارك في الدراسة غير المصابين بالسكري على مدار 14 يومًا، مع جمع البيانات كل 15 دقيقة باستخدام جهاز مراقبة يمكن ارتداؤه، وكان قادرًا على التنبؤ بأنماط مستويات السكر في الدم. في المجمل، تم تدريب النموذج على 10 ملايين بيانات لمستوى السكر.
كان البحث والتطوير لـ GluFormer، الذي تم إجراؤه على معالجات الرسومات Nvidia (GPUs)، بقيادة البروفيسور إيران سيغال، من قسم علوم الكمبيوتر في معهد وايزمان للعلوم، والبروفيسور جال تشيشيك، مدير مركز أبحاث نفيديا في إسرائيل ومن قسم علوم الكمبيوتر في جامعة بار إيلان، حجاي روسمان، مدير فريق البحث في Pheno.AI، وجال سابير، الباحث في فريق علوم البيانات في Pheno.AI، والباحث الرئيسي جاي لوتزكر، الباحث في NVIDIA وطالب الدكتوراه في معهد وايزمان.
إلى هذه المادة الكامل في اركسيف
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
