Ученые выяснили, что искусственный интеллект способен точнее предсказывать риск развития сложных заболеваний. Нейросети учитывают скрытые генетические взаимосвязи, которые традиционные методы часто упускают.
Фото: unsplash
Согласно исследованию ученых из ВШЭ, опубликованному в Frontiers in Medicine, машинное обучение и глубокие нейросети превосходят классические подходы в прогнозировании таких заболеваний, как диабет, ожирение и псориаз. Особенно это касается случаев, когда болезнь зависит не от отдельных генов, а от их сложного взаимодействия — эпистаза.
Традиционные методы, включая полигенный риск (PRS), часто игнорируют нелинейные генетические связи. Однако нейросети, особенно градиентный бустинг и рекуррентные сети, показали на 5–15% более точные результаты. Например, для диабета 1-го типа точность прогноза достигла 82%.
Ранее Bzzz.news сообщал, что по мнению экспертов в ближайшем будущем пациенты предпочтут живым специалистам ИИ-врачей.
