Długowieczność w dobrym zdrowiu – jak każdy z nas może skorzystać na rozwoju sztucznej inteligencji dla dłuższego życia w dobrym zdrowiu

„Pierwsza osoba, która dożyje 150 lat, już się urodziła.” – Aubrey de Grey

AI i medycyna przyszłości

Sztuczna inteligencja (AI) dynamicznie zmienia medycynę, otwierając nowe możliwości w zakresie profilaktyki, diagnostyki i leczenia chorób cywilizacyjnych. Analiza ogromnych zasobów danych medycznych przez AI może prowadzić do przełomowych odkryć, które byłyby trudne do zauważenia dla ludzkiego oka.

Obecny rozwój AI koncentruje się na trzech kluczowych obszarach:

• Specjalistyczne modele AI – dopasowane do konkretnych dziedzin medycyny.
• Nowe metody trenowania AI – poprawiające jakość analiz.
• Multi-model AI – zespoły algorytmów współpracujące przy analizie danych.

Specjalistyczne modele AI

Jednym z najbardziej zaawansowanych systemów AI w medycynie jest Med-PaLM 2 od Google, zaprojektowany do analizy danych medycznych. Tego typu modele mogą precyzyjnie interpretować wyniki badań i wspierać lekarzy w diagnozowaniu chorób.

Zobacz szczegóły: arxiv.org/pdf/2305.09617

Nowe metody trenowania AI

Najnowszy model DeepSeek w wersji 0, który po wstępnym treningu, uczy się samodzielnie poprzez wnioskowanie, bez korzystania z modeli wnioskowania stworzonych przez ludzi. Efektywność tego podejścia zaskoczyła twórców, gdyż model osiągnął wyniki zbliżone do tradycyjnych rozwiązań.

Dodatkowo, co można nazwać wręcz szokującym, było obserwowanie sekwencji, w której model prezentował swoje rozumowanie oraz uzasadniał odpowiedzi. Zaskakująco, model zaczął komunikować się w wielu językach – nie zawsze zgodnie z naszym punktem widzenia – ale ostatecznie generował bardzo dobre rezultaty.

Zobacz badania: arxiv.org/abs/2501.12948

Multi-model AI – przyszłość analizy medycznej

Jednym z najciekawszych podejść w AI jest multi-model AI, gdzie współpracujące algorytmy analizują dane w zespołach. Przykładem jest AI co-scientist od Google. W ostatnim czasie algorytm ten pomógł rozwiązać trwającą wiele lat zagadkę superbakterii w zaledwie 48 godzin, pokazując swój potencjał do rewolucjonizowania badań i przyspieszania odkryć naukowych.

Zespół Profesora José Penadés z Imperial College London przez lata badał, dlaczego niektóre bakterie stają się odporne na antybiotyki. Wyniki prac prowadzonych przez lata nigdy nie były opublikowane więc algorytm nie mógł ich znać. Sztuczna inteligencja samodzielnie wygenerowała poprawną hipotezę. Co więcej, zaproponowała cztery dodatkowe teorie, wszystkie naukowo wiarygodne, w tym jedną, której badacze nigdy wcześniej nie brali pod uwagę.

Więcej o AI co-scientist: research.google/blog

Multi-model AI w Medify.me

W medify.me stosujemy naszą własną metodę multi-model AI do generowania raportów sztucznej inteligencji. Używając modeli AI tworzymy zespół wirtualnych lekarzy współpracujących w generowaniu raportów medycznych.

Wszystkie dane poddawane analizie algorytmu AI przechodzą przez szereg etapów w których tworzone są niezależne modele AI do wykonania specyficznie określonych zadań. Dzięki temu poszczególne modele mają zawężone, bardzo jasno określone cele, a każdy model staje się specjalistą w danej mu dziedzinie. Dodatkowo odpowiedzi modeli specjalistycznych są weryfikowane i uzgadnianie przez kolejne niezależne modele w procesie kooperacji co prowadzi do swego rodzaju narady / dyskusji specjalistów starających się poprawić ewentualne błędy i wygenerować raport o jak najlepszej jakości. 

Proces składa się z czterech etapów:

1. Ocena trudności materiału i wyznaczenie specjalistów. Jeden model ocenia trudność materiału a kolejny model wyznacz najbardziej odpowiednich specjalistów dla danego materiału.
2. Tworzenie wstępnego raportu na podstawie raportów specjalistów. Po wyznaczeniu modeli specjalistycznych, każdy z nich przygotowuje raport ze swojej dziedziny a kolejny niezależny model scala te raporty w jeden raport wstępny.
3. Dyskusja / głosowanie nad treścią przedstawionego raportu wstępnego. Jeżeli model uczestniczący w ocenie raportu wstępnego nie zgadza się z jego treścią to głosuje na NIE i podaje swoje uzasadnienie i propozycję zmiany
4. Przygotowanie raportu końcowego na podstawie raportu wstępnego i uzgodnień modeli oceniających.

Dzięki temu raporty są dokładne, rzetelne i łatwe do zrozumienia.

Czy AI przekroczy ludzką inteligencję?

Ray Kurzweil przewiduje, że wkrótce może nastąpić osobliwość technologiczna (Singularity), czyli moment, w którym AI stanie się inteligentniejsza od ludzi. Może to doprowadzić do przełomowych odkryć w medycynie i terapii odmładzających.

Koncepcja Longevity Escape Velocity (LEV), przedstawiona przez Kurzweila i Aubrey’ego de Greya, zakłada, że postęp medycyny będzie wydłużać nasze życie szybciej, niż organizm się starzeje.

Jak przygotować się na przyszłość?

Jak widać rozwój sztucznej inteligencji już prowadzi do ogromnego przyspieszenia badań i odkryć w medycynie. Ray Kurzweil przewiduje, że w ciągu najbliższych lat może dojść do odkrycia i wdrożenia terapii które nie tylko będą zapobiegać chorobom ale wręcz odwracać skutki niektórych nabytych chorób, szczególnie cywilizacyjnych. 

Nie trudno sobie wyobrazić terapie usuwają złogi cholesterolowe, regenerujące komórki czy naprawiające wadliwie działające transkrypcje DNA, itd.

Czy warto już teraz myśleć o długowieczności? Zdecydowanie tak! Oto kluczowe kroki:

• Regularna aktywność fizyczna – ruch to podstawa długowieczności.
• Zdrowa dieta – jedz mniej, ale lepiej.
• Profilaktyka zdrowotna – regularne badania pozwalają wcześnie wykrywać choroby.
• Gromadzenie danych medycznych – historia zdrowia pomaga AI lepiej dopasować zalecenia.

Rozwój AI może nie tylko wydłużyć nasze życie, ale też poprawić jego jakość. Przygotujmy się na nadchodzącą rewolucję zdrowotną!

 

🔎 Sprawdź, jak www.medify.me  może pomóc Ci lepiej zarządzać swoimi wynikami badań i dbać o zdrowie!

 

Treści w naszych serwisach służą celom informacyjno-edukacyjnym i nie zastępują konsultacji lekarskiej. Przed podjęciem decyzji zdrowotnych skonsultuj się ze specjalistą.