حتماً می‌دونی که داده‌های سلامتی (یعنی اطلاعات مربوط به بدن، آزمایش‌ها و غیره) خیلی بدردبخورن، اما دسترسی بهشون همیشه آسون نیست. معمولاً هر کسی که با این داده‌ها کار داره (مثلاً تو بیمارستان یا مراکز تحقیقاتی)، باید برای کاربرد خودش داده جمع کنه و خب این کار کلی هزینه، وقت و گرفتاری‌های امنیتی و حریم خصوصی داره.
یه تیم خوش‌فکر (که کارشون تو ژاپنه و کلی اسم خفن دارن مثل Hiroshi Maruyama و Masanobu Hibi) اومدن یه راه‌‌حل هوشمندانه پیدا کردن: “به‌جای اینکه هر بار برا هر کاربرد خاص دنبال داده بگردیم، بیایم یه مدل هوش مصنوعی بسازیم که خودش بتونه داده بسازه و به درد هر کاربردی بخوره”!
حالا این چیه؟ مدل Generative AI یا مدل زایشی؛ یعنی یه هوش مصنوعی که می‌تونه داده جدید (مثلاً اطلاعات یه فرد جدید از منظر پزشکی) تولید کنه و اصلاً لازم نیست داده واقعی افراد رو داشته باشیم. اینجوری هم پرایوسی یا همون حریم خصوصی حفظ میشه، هم کار ساده‌تر میشه.
این مدل کلی ویژگی انسانی رو در نظر می‌گیره: سن، جنسیت، اندازه بدن (مثل قد و وزن)، اجزای خون (یعنی همون نتایج آزمایش‌های خون)، میزان عملکرد جسمی (مثلاً توانایی دویدن یا راه رفتن)، و جواب به کلی سؤال‌های پرسش‌نامه‌های پزشکی. خلاصه هرچی فکر کنی که معمولا تو تحقیقات سلامت می‌پرزن رو در نظر گرفتن!
تیم پژوهشگران برای اینکه مدلشون شبیه زندگی واقعی باشه، اومدن نتایج چندتا مطالعه بزرگ بالینی (clinical studies یعنی تحقیقاتی که روی آدم‌های واقعی انجام میشه) رو جمع کردن و همشونو ریختن تو یه دیتاست بزرگ و ترکیبی. بعد مدلشون رو با این مجموعه داده آموزش دادن تا خصوصیات همه‌شو یاد بگیره.
و اما فایده‌اش: یکی اینکه مثلاً اگر درباره کسی یه سری اطلاعات داشته باشیم (مثلاً فقط قد و سن و جنسیت)، مدل می‌تونه درباره بقیه ویژگی‌هایی که نداریم (مثل فشار خون یا کلسترول) حدس بزنه! دوم اینکه خودش از پایه می‌تونه کلی داده مصنوعی (یعنی داده ساختگی اما شبیه واقعیت) بسازه تا بتونیم باهاش تمرین کنیم یا مدلا رو دقیق‌تر کنیم.
تحلیل‌ها نشون دادن این مدل، خیلی خوب تقسیم‌بندی‌ها و ارتباط‌های داده‌ها رو (مثلاً اینکه چه ویژگی‌هایی با هم همبستگی دارن) حفظ می‌کنه. یعنی اگر تو دیتاهای اصلی، مثلاً کسایی که وزن بالاتر دارن معمولاً فشار خونشون هم بالاتره، این مدل هم همین الگو رو تو داده‌های شبیه‌سازی‌شده‌اش حفظ می‌کنه.
آخرش هم چندتا کاربرد واقعی این روش رو نشون دادن: مثلاً برای پزشکی پیش‌بینی‌کننده (یعنی پیش‌بینی اینکه یه نفر احتمال داره تو آینده چه بیماری‌ای بگیره)، پزشکی پیشگیرانه (یعنی اقدامات برای جلوگیری از بیماری)، و حتی پزشکی شخصی (یعنی درمان یا پیشگیری مخصوص هر فرد براساس مشخصات خودش).
جمع‌بندی کنم: این مدل هوشمند، می‌تونه مسیر تحقیقات سلامت رو کلی راحت‌تر کنه، کار با داده رو سریع‌تر و امن‌تر بکنه و جلوی کلی مشکل پرایوسی رو بگیره. دیگه لازم نیست همه دنبال داده بگردن، کافیه به این مدل هوش مصنوعی مراجعه کنن!
منبع: +
