Майбутнє охорони здоров’я переходить від реакції до очікування. До 2026 року великі мовні моделі та вдосконалена аналітика даних забезпечать точні медичні прогнози, даючи лікарям можливість оцінювати ризик розвитку серйозних вікових захворювань — раку, серцево-судинних захворювань і нейродегенеративних захворювань — за десятиліття до появи симптомів. Йдеться не лише про визначення ризику, а про визначення конкретного часу, коли ці захворювання найімовірніше проявляться, що дозволяє проводити цілеспрямовану та агресивну профілактику.
Наука, що стоїть за цим проривом, відстежує біологічне старіння. Зараз дослідники використовують «годинники системи та органів», а також специфічні протеомаркери, щоб визначити, чи людина або певні органи старіють швидше, ніж очікувалося. Потім ці дані об’єднуються з наявними електронними записами про стан здоров’я, включаючи структуровані нотатки, результати тестів, генетичну інформацію, дані з переносних датчиків і навіть фактори навколишнього середовища. Результатом є безпрецедентний рівень деталізації стану здоров’я людини.
Алгоритми штучного інтелекту виявилися вирішальними в інтерпретації складних медичних даних, таких як сканування сітківки ока, для прогнозування серцево-судинних і нейродегенеративних захворювань на багато років наперед. Експерти-люди часто не помічають цього. На відміну від поточних полігенних оцінок ризику, які оцінюють ймовірність захворювання, цей новий підхід пропонує часову дугу, що передбачає коли ймовірний розвиток захворювання. Маючи ці знання, люди можуть впроваджувати перевірені зміни способу життя — протизапальні дієти, фізичні вправи та регулярний сон, — які, як було показано, знижують ризик.
На горизонті також нові ліки. Такі препарати, як GPL-1, які вже використовуються для лікування діабету та схуднення, є перспективними для зміцнення імунної системи та зменшення запалення. Розробляються більш цілеспрямовані методи лікування, але їх необхідно перевірити в ретельних клінічних випробуваннях. Аналіз крові на p-tau217, маркер хвороби Альцгеймера, є прикладом того, як ранню діагностику можна поєднати зі зміною способу життя для зниження ризику, про що свідчать біологічний годинник старіння та сканування мозку.
Це являє собою зміну парадигми в медицині – від лікування хвороб до їх запобігання. Поєднання науки про старіння та штучного інтелекту дає можливість значно покращити тривалість здорового життя та якість життя. Хоча питання конфіденційності даних необхідно вирішувати, потенціал первинної профілактики основних захворювань, пов’язаних із віком, занадто великий, щоб ігнорувати його. Прогалини в даних і аналітиці, які довгий час перешкоджали такому прогресу, нарешті подолані, що робить 2026 рік ключовим для цього трансформаційного підходу.
Додаткові нові брифи (Огляд):
- Ціноутворення на основі даних: Закон штату Нью-Йорк вимагає від роздрібних продавців повідомляти, чи впливає ваша інформація на ціни, але не як.
- Збереження органів: Стартап Макса Ходака (засновник Neuralink) під назвою Science Corporation розробив прототип машин для продовження життя органів.
- Налаштування штучного інтелекту: Nova Forge від Amazon дозволяє клієнтам навчати моделі ШІ для конкретних бізнес-завдань.
- Штучний інтелект з відкритим кодом: Nvidia просуває штучний інтелект з відкритим кодом, можливо, щоб протистояти конкуренції з обладнанням.
- Surveillance AI: Flock використовує іноземних фрілансерів для аналізу відео, що викликає занепокоєння щодо конфіденційності.
- Випуск GPT-5.2: OpenAI запускає свою нову модель під тиском Google та інших.
- Діагностика сітківки: Ерік Топол вважає, що штучний інтелект може революціонізувати діагностику захворювань за допомогою сканування сітківки.
- Проблеми для стартапів зі штучним інтелектом: Засновники повідомляють, що перетворити моделі на корисні продукти виявилося складніше, ніж очікувалося.
- Боти: Cloudflare заблокувала 416 мільярдів запитів від ботів ШІ з липня.
- ШІ в реальному світі: моделі V-JEPA вивчають фізику зі звичайних відео.
- ШІ для автономних транспортних засобів: HyprLabs займається розробкою безпечного програмного забезпечення для безпілотних автомобілів.
- Стандарти для Agent AI: OpenAI, Anthropic і Block співпрацюють для розробки відкритих стандартів для Agent AI.
