Штучний інтелект NHS аналізує медичні дані 57 мільйонів британців

Національна служба охорони здоров'я Великої Британії (NHS) розпочала амбітний дослідницький проект із використанням штучного інтелекту для революційних змін у системі охорони здоров'я. На захищених серверах працює потужна модель штучного інтелекту під назвою Foresight, яка навчається на основі медичних даних практично всього населення країни.

Система опрацьовує 10 мільярдів фрагментів медичної інформації, включаючи дані про відвідування лікарень, вакцинацію проти COVID-19 та випадки смерті. Усі ці дані отримані з анонімізованих медичних карток 57 мільйонів осіб.

«Це перший випадок використання моделі штучного інтелекту в медичних дослідженнях, що охоплюють 57 мільйонів людей», — повідомила Анджела Вуд, науковиця з обробки медичних даних Кембриджського університету під час брифінгу. «Це справжній прорив у галузі».

Foresight працює за тими ж принципами, що й ChatGPT, використовуючи велику мовну модель для вивчення закономірностей. Однак замість завершення речень система прогнозує розвиток стану здоров'я пацієнтів.

Перша версія системи була розроблена у 2023 році на базі GPT-3 з використанням лише 1,5 мільйона медичних записів з лондонських закладів NHS. Відтоді проект значно розширився. Нова версія базується на відкритій моделі LLaMA 2 від Meta і навчається на основі восьми національних наборів даних, що охоплюють п'ятирічний період медичних подій.

Доктор Кріс Томлінсон, науковець з обробки медичних даних Університетського коледжу Лондона та один із розробників моделі, назвав її «першою у світі генеративною моделлю штучного інтелекту національного масштабу для обробки медичних даних». На презентації він наголосив на її трансформаційному потенціалі: «Справжня цінність Foresight полягає у можливості передбачати ускладнення захворювань до їх виникнення, що дає нам важливий час для раннього втручання та уможливлює перехід до більш профілактичної охорони здоров'я у масштабах всієї системи».

За його словами, система може допомогти лікарям передбачити ризик незапланованої госпіталізації пацієнта (що часто передує серйозному погіршенню стану) і вжити заходів до початку погіршення. Такі заходи можуть включати коригування медикаментозного лікування або цільові втручання на основі тонких закономірностей у даних.

Наразі пілотний проект обмежує використання Foresight дослідженнями, пов'язаними з COVID-19. Проте навіть у цих вузьких межах науковці розширюють можливості системи. Зараз модель проходить тестування — дослідники перевіряють її здатність прогнозувати понад 1000 різних станів на основі медичних записів за 2018−2022 роки.

Масштаб проекту Foresight є одночасно його сильною стороною і найбільшим викликом. Дослідники «деідентифікували» всі дані, використані для навчання системи, видаливши імена, дати народження та адреси. Однак експерти застерігають, що повну анонімність при такому масштабі гарантувати неможливо.

«Створення потужних генеративних моделей штучного інтелекту, які захищають конфіденційність пацієнтів, залишається невирішеною науковою проблемою», — зазначив Люк Роше, дослідник питань конфіденційності даних з Оксфордського університету в коментарі для New Scientist. «Саме та повнота даних, яка робить їх цінними для штучного інтелекту, надзвичайно ускладнює їх анонімізацію. Такі моделі повинні залишатися під суворим контролем NHS, де їх можна безпечно використовувати».

Пацієнти не мають повної можливості відмовитися від участі в проекті. Хоча ті, хто відмовився від надання доступу до своїх записів у сімейного лікаря, будуть виключені, інші джерела даних — відвідування лікарень, записи про вакцинацію, національні реєстри — не підпадають під можливість відмови. Більше того, після навчання моделі Foresight неможливо видалити дані окремої особи з пам'яті системи.

Майкл Чапман, директор з доступу до даних NHS England, визнав це занепокоєння: «З багатими медичними даними дуже складно дати стовідсоткову гарантію, що когось неможливо буде ідентифікувати в цьому наборі даних». Проте штучний інтелект працює в захищеному середовищі під наглядом дослідників NHS. Навіть постачальники хмарної інфраструктури, такі як Amazon Web Services та Databricks, не мають доступу до даних.

Юридичний статус Foresight також залишається в сірій зоні. За британською інтерпретацією GDPR, анонімізовані дані не підпадають під регулювання. Однак Управління комісара з інформації застерігає від ототожнення «деідентифікованих» даних з по-справжньому анонімними.

Якщо Foresight працюватиме так, як сподіваються розробники, це може стати поворотним моментом в управлінні національними системами охорони здоров'я. Система може допомогти лікарям персоналізувати лікування з безпрецедентною точністю та виявляти пацієнтів на межі кризового стану. Проте наразі робота все ще перебуває на ранніх стадіях. Foresight ще не робить прогнозів у реальному часі для пацієнтів. Дослідники все ще перевіряють її точність для різних демографічних груп та типів захворювань. Здатність системи уникати порушень конфіденційності також ще не доведена.

Довгостроковий успіх Foresight може залежати не стільки від її коду, скільки від довіри громадськості. Якщо люди вважатимуть, що їхні дані використовуються без згоди, проект може втратити суспільну підтримку, від якої залежить.