AI model povezuje mentalno zdravlje i dijabetes tipa 2

Novo istraživanje koje je predvodio Anglia Ruskin University (ARU) razvio je AI model „digitalni blizanac“ koji povezuje mentalno zdravlje s rizikom od dijabetesa tipa 2. Model, objavljen u časopisu Frontiers in Digital Health, analizirao je podatke 19.774 odrasle osobe iz UK Biobanke, prateći ih do 17 godina — i otkrio da čimbenici poput usamljenosti, nesanice i lošeg mentalnog zdravlja značajno povećavaju rizik.

Za razliku od tradicionalnih alata koji se oslanjaju na BMI, krvni tlak ili dob, ovaj model isključivo koristi ponašajne, životne i psihosocijalne podatke. Prema studiji, svaki od tih čimbenika (usamljenost, nesanica, loše mentalno zdravlje) povećava rizik za 35 postotnih bodova, a kada su svi tri prisutni, rizik raste za 78 postotnih bodova.

Važno je naglasiti: model još nije validiran u kliničkoj praksi. Istraživači ističu da su ovi rezultati dobiveni iz observacijske studije — što znači da pokazuju korelaciju, a ne uzročnost.

Također, uzorak od 19.774 osobe, iako velik, uključivao je manje sudionika iz južnoazijskih, afričkih i karipskih zajednica, čiji su izračunati rizici bili viši od onih bijelih sudionika. „Dijabetes tipa 2 je globalni problem koji utječe na preko 500 milijuna ljudi, a trenutni modeli predviđanja rizika često zanemaruju ključne ponašajne i emocionalne čimbenike“, ističe tim. Međutim, pitanje ostaje: može li se ovaj pristup primijeniti u stvarnom svijetu bez dodatnih medicinskih testova?

Prednost ovog modela je u tome što ne zahtijeva krvne testove ni nosive uređaje, što ga čini pristupačnijim za ranu identifikaciju rizičnih skupina. Međutim, njegova klinička primjenjivost još je neprovjerena.

Dr. Leah Avery, jedna od autorica, upozorava: „Ovo je korak naprijed u razumijevanju složenih uzroka dijabetesa, ali nam trebaju dodatna istraživanja da potvrdimo njegovu učinkovitost u praksi.“ Zanimljivo je da je model pokazao veću osjetljivost na rizik kod sudionika južnoazijskog, afričkog i karipskog podrijetla — što odgovara postojećim epidemiološkim podacima o većoj sklonosti tih skupina dijabetesu.

No, istraživači naglašavaju da su ovi rezultati procjene, a ne konačne dijagnoze. Model ne uzima u obzir genetiku ni druge biološke čimbenike, što može ograničavati njegovu točnost.

Sljedeći korak je testiranje modela u stvarnim kliničkim uvjetima. Ako se potvrdi njegova pouzdanost, mogao bi postati alat za ciljane preventivne programe — posebno za one koji nemaju pristup redovitim zdravstvenim pregledima.

Međutim, kao i kod svih AI modela u medicini, ključno je pitanje: koliko dobro generalizira izvan podataka na kojima je treniran? Za sada ostaje jasno jedno: mentalno zdravlje i životni stil nisu „meki“ čimbenici, već ključni prediktori koji zaslužuju više pažnje u prevenciji dijabetesa.

Ali da li će ovaj model promijeniti kliničku praksu — reći će tek buduća istraživanja.

Istraživanje je pokazalo da mentalno zdravlje i životni stil imaju značajan utjecaj na rizik od dijabetesa tipa 2. Stoga, potrebno je posvetiti više pažnje ovim čimbenicima u prevenciji dijabetesa. Time bi se mogla smanjiti učestalost dijabetesa tipa 2 i poboljšati kvaliteta života oboljelih osoba.