Dirbtinis intelektas vis sparčiau keičia mediciną: padeda gydytojams tvarkyti dokumentus, tikslina diagnostiką ir greitina naujų vaistų kūrimą. DI modeliai geba apdoroti milžiniškus biologinių duomenų kiekius ir prognozuoti, kaip sąveikaus molekulės, todėl kelias nuo idėjos iki kandidato vaistui trumpėja.
Vis dėlto klausimas, kuri liga galėtų tapti pirmąja, kurią žmonija realiai įveiks pasitelkusi DI, kol kas lieka atviras. Dažniausiai minimi trys scenarijai: ypač agresyvus vėžys, užkrečiamoji liga ir autoimuninė būklė, kuriai prireiktų proveržio ląstelių terapijose.
Vienas dažnai aptariamų kandidatų – kasos vėžys, nes didžiausia problema čia yra vėlyvas nustatymas ir ribotos gydymo galimybės. DI jau taikomas vaizdų analizei, kad būtų tiksliau atpažįstami ankstyvi pakitimai radiologiniuose tyrimuose, o taip pat kuriami rizikos vertinimo modeliai, sujungiantys laboratorinius ir klinikinius duomenis.
Šiam scenarijui svarbus ir vaistų kūrimo pagreitis, nes DI įrankiai leidžia greičiau atrinkti perspektyvias molekules ir taikinius. Kartu su tikslesne atranka, kam ir kada reikalingi specifiniai tyrimai, tai gali reikšmingai didinti ankstyvų stadijų aptikimo dalį, kuri kasos vėžio atveju lemia išgyvenamumą.
Kita kryptis – maliarija, nes tai infekcija su aiškiu sukėlėju, o prevencija ir kontrolė remiasi keliomis grandimis: diagnostika, gydymu, vakcinomis ir pernešėjų kontrole. DI gali padėti modeliuoti protrūkius, tikslinti rizikos žemėlapius, optimizuoti išteklių paskirstymą ir greičiau identifikuoti vaistams atsparių parazito atmainų plitimą.
Maliarijos atveju DI nauda ypač didelė ten, kur sprendimus reikia priimti greitai ir remiantis nepilnais duomenimis. Vis dėlto net ir geriausi algoritmai nepakeis praktinių sąlygų: sveikatos sistemos pajėgumų, vakcinų aprėpties, diagnostikos prieinamumo ir nuoseklių prevencijos programų.
Trečias scenarijus – 1 tipo cukrinis diabetas, kuriame esminė problema yra autoimuninė reakcija, sunaikinanti insuliną gaminančias beta ląsteles. DI čia siejamas su pažangesniais ląstelių terapijos sprendimais, biomaterialais ir individualizuotu gydymu, kai nuo nuolatinės insulino terapijos pereinama prie funkcionaliai atkurtos insulino gamybos.
Tokie lūkesčiai remiasi tendencija, kad DI vis plačiau naudojamas kuriant ir optimizuojant biologines terapijas, ieškant naujų molekulinių taikinių ir tikslinant pacientų atranką klinikiniams tyrimams. Tačiau „visiškas įveikimas“ čia reikštų ne vien technologinį sprendimą, bet ir ilgalaikį saugumą, prieinamą kainą bei reguliacinį aiškumą.
Praktikoje tikėtina, kad pirmasis didysis proveržis bus ne vienos technologijos pergalė, o kelių krypčių sintezė. DI stipriausias tada, kai sujungiamas su genetika, biotechnologijomis, naujais vaistais, patikimesniais tyrimais ir aiškiais klinikiniais protokolais, o tai ypač svarbu norint realių rezultatų, o ne vien ambicingų prognozių.
