سلامت اجتماعی

مقدمه

مقاله «Learning the natural history of human disease with generative transformers» مدلی نوآورانه به نام Delphi-2M معرفی می‌کند، مدلی مولد با معماری مشابه GPT که بر داده‌های UK Biobank آموزش یافته و با داده‌های رجیستری دانمارک اعتبارسنجی شده است. این مدل می‌تواند خطر بروز ۱۲۵۶ بیماری و مرگ را پیش‌بینی کند و مسیرهای سلامت آینده را شبیه‌سازی نماید؛ به همین دلیل ابزاری جدید برای مطالعه سیر طبیعی بیماری‌ها در مقیاس فردی و جمعیتی به شمار می‌آید. هدف این مقاله توضیح مدل و کاربردها و محدودیت‌های آن برای مخاطب فارسی‌زبان است.

تفسیر مقاله

Delphi-2M توانسته است پیش‌بینی ابتلای همزمان به دو یا چند بیماری را در قالب یک چارچوب یکپارچه ممکن سازد. دقت کلی آن (Area under the curve [AUC]≈0.76) و دقت بالای پیش‌بینی مرگ (AUC≈0.97) نشان می‌دهد که مدل در بسیاری از بیماری‌ها عملکرد قابل اتکایی دارد. قابلیت شبیه‌سازی سناریوهای سلامت، بازتاب اثرات سبک زندگی و آشکارسازی الگوهای هم‌ابتلایی از نقاط قوت این مدل است. با این حال این مدل محدودیت‌‎هایی نیز دارد، شامل سوگیری داوطلب سالم در داده‌های آموزشی، تمرکز بر دامنه سنی ۴۰–۷۰ سال و استفاده از کدهای سطح بالای ICD-10. همچنین پیچیدگی ساختار مدل‌های زبانی و احتمال تولید مسیرهای مصنوعی غیرواقعی، تفسیر و به‌کارگیری نتایج را دشوار می‌سازد.

توصیه‌ها

کاربرد این مدل در بالین باید به‌عنوان ابزاری مکمل در کنار قضاوت پزشک باشد، نه یک تصمیم قطعی. برای سیاست‌گذاران سلامت، استفاده مؤثر از چنین مدل‌هایی نیازمند اعتبارسنجی خارجی در جمعیت‌های هدف، ادغام متغیرهای اجتماعی اقتصادی و زیستی در داده‌ها و ایجاد چارچوب‌های اخلاقی و قانونی شفاف است. در سطح جمعیتی، داده‌های مصنوعی تولیدی می‌توانند برای سناریوسازی و تخصیص بهینه منابع نیز به‌کار روند. در نهایت برای ارزیابی تأثیر واقعی این پیش‌بینی‌ها بر بهبود سلامت و کاهش بار بیماری‌ها توصیه به انجام پژوهش‌های آینده‌نگر می‌شود.