Das KI-Modell GluFormer sagt anhand der Ernährung den künftigen Glukosespiegel von Risikopatienten sowie Fettwerte und Blutdruck voraus. Die Kooperation des Weizmann Institute of Science, des Start-ups Pheno.AI und Nvidia soll die die Diabetesprävention verbessern und die Behandlungskosten senken.
Der »GluFormer« basiert auf der Transformer-Architektur, die auch bei GPT-Modellen zum Einsatz kommt. Das Modell wurde mit Daten einer kontinuierlichen 14-tägigen Glukoseüberwachung von über 10.000 nicht-diabetischen Studierenden trainiert, die Blutzuckerwerte wurden dafür per Wearable alle 15 Minuten erhoben. Nun ist das Modell in der Lage, nicht nur den Glukosespiegel, sondern auch andere medizinische Werte wie viszerales Fettgewebe, systolischen Blutdruck und den Apnoe-Hypopnoe-Index vorhersagen.
Auf Basis der aktuellen Ernährung kann GluFormer prognostizieren, wie der Glukosespiegel einer Person auf bestimmte Lebensmittel und Ernährungsumstellungen reagiert. Dies ermöglicht eine präzise, personalisierte Ernährungsplanung. Angesichts der steigenden Zahl von Diabeteserkrankungen weltweit - derzeit sind etwa 10 Prozent der Erwachsenen betroffen, mit einer möglichen Verdopplung bis 2050 - könnten Ärzte und Patienten durch genaue Vorhersagen des Glukosespiegels frühzeitig Präventionsstrategien entwickeln.
Diabetes ist eine der 10 häufigsten Todesursachen weltweit und hat Nebenwirkungen wie Nierenschäden, Sehkraftverlust und Herzprobleme. Ein präventiv arbeitendes KI-Tool könnte nicht nur die Glukosewerte und die Gesundheit der Patienten verbessern, sondern auch die wirtschaftlichen Auswirkungen von Diabetes reduzieren, die bis 2030 weltweit auf 2,5 Billionen US-Dollar geschätzt werden.
»Medizinische Daten und insbesondere die kontinuierliche Überwachung des Blutzuckerspiegels können als Sequenzen von diagnostischen Tests betrachtet werden, die biologische Prozesse während des gesamten Lebens verfolgen.« |
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Gal Chechik, Senior Director of AI Research bei NVIDIA |
Der Blutzuckerspiegel gilt als einer der wichtigsten Biomarker und Vitaldatenwert, insbesondere im Hinblick auf das 24/7 Monitoring der menschlichen Körperfunktionen fällt im eine herausgehobene Stellung zu.
Die Forschenden nutzen für das Training des KI-Modells einen Cluster von NVIDIA Tensor Core-GPUs, um die Inferenz zu beschleunigen. Die Tensor Cores bieten eine speziell auf Matrixoperationen angepasste Performance, wie sie in KI- und HPC-Workloads notwendig ist. Die Validierung zeigte, dass GluFormer gut verallgemeinert und Gesundheitsergebnisse für verschiedene Gruppen vorhersagen kann, einschließlich Menschen mit Prädiabetes, Typ-1- und Typ-2-Diabetes, Schwangerschaftsdiabetes und Fettleibigkeit.
Mit seiner Fähigkeit, Gesundheitsergebnisse bis zu vier Jahre im Voraus vorherzusagen, könnte GluFormer die Diabetesvorsorge und -behandlung revolutionieren und Millionen von Menschen weltweit helfen, ihre Gesundheit besser zu managen. (uh)
Quelle: Nvidia, Keeping an AI on Diabetes Risk: Gen AI Model Predicts Blood Sugar Levels Four Years Out