Thuróczy Bertalan orvosbiológiai mérnök, longevity-kutató és író a Portfolio Private Health Forum 2026 rendezvényén azt hangsúlyozta, hogy a mesterséges intelligencia (AI) a hosszú, egészséges élet elérésében és a mindennapi egészségmegőrzésben kulcsszerepet fog játszani. Ugyanakkor rámutatott: az AI-alapú rendszerek hatékonysága nagymértékben függ a következetesen felépített, személyes, hosszú távú adathalmazoktól.
Személyes tapasztat és kezdetek
Thuróczy Bertalan jelenleg 32 éves; tizenegy évvel ezelőtt, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) villamosmérnök hallgatójaként rosszindulatú daganatot diagnosztizáltak nála. A kezeléseket az Országos Onkológiai Intézetben kapta, és a sikeres gyógyulás után úgy döntött, mérnöki tudását az egészség optimalizálására és megőrzésére fordítja.
Első saját fejlesztése egy szenzorokkal felszerelt kesztyű volt, amely a Raynaud-szindrómához kapcsolódó perifériás keringési rendellenesség digitális megoldását célozta — a betegségre jelenleg nincs hatékony gyógyszeres terápia. Ezt követően bioszenzorokkal és hosszú távú egészségügyi adatgyűjtéssel foglalkozott.
Hosszú távú önmonitorozás és konkrét eszközök
Thuróczy hangsúlyozta, hogy a javulás alapfeltétele a folyamatos és pontos adatgyűjtés. Saját egészségét éveken át többféle eszközzel követte:
- okosgyűrű és egyéb hordható eszközök az alvási trendek hosszú távú követésére,
- évente egyszer Firstbeat EKG-alapú mellkaspánttal végzett folyamatos mérések, amelyek klinikai pontossággal rögzítik a stresszszintet, a fizikai aktivitást és az alvást,
- okosmérleg a testsúly, testzsírszázalék, becsült csontsűrűség és vázizomtömeg követésére,
- évente egyszer folyamatos szöveti cukormonitorozó (CGM), amelyet nemcsak a táplálkozás optimalizálására használ, hanem a hajnali kortizolszint-emelkedés vércukorra gyakorolt hatásának és az inzulinválasznak a vizsgálatára is.
Egy bél-mikrobiom-szekvenálás diszbiózist jelzett, amelyet a korábbi kemoterápiás kezelés okozott; célzott antibiotikum- és probiotikum-kúra után a több éve fennálló emésztőrendszeri panaszai néhány nap alatt megszűntek. DNS-profilját egy amerikai szolgáltató (a korábbi CircleDNA) génszekvenálási eredményeivel integrálta a rendszerébe.
A Meta Sapiens koncepció — „harmadik agy” és helyi LLM
Thuróczy az orvosi doktori kutatásai során alkotta meg a Meta Sapiens elnevezésű koncepciót: egy úgynevezett „harmadik agyat”, amely kiegészíti a biológiai rendszereket. A „második agy” kifejezést a szaknyelv a bélidegrendszerre használja, ezért a Meta Sapiens a következő, digitális rétegként értelmezett feldolgozó környezet.
A rendszer helyi, titkosított környezetben fut az Obsidian fájlkezelőn, így az adatok a felhasználó saját hardverén maradnak. A strukturált egészségügyi adatokat virtuális neuronokként és szinapszisokként indexelik, majd egy nagy nyelvi modell (jelen esetben Claude) elemzi és szintetizálja azokat. Thuróczy szerint egyetlen szakember sem képes egyszerre átlátni öt évnyi, részletes élettani adat komplex összefüggéseit, míg egy személyre szabott LLM képes ezek összegzésére és hasznosítására.
Gyakorlati alkalmazások: edzéstervezés és pszichés mintázatok
Maratoni felkészülése során Thuróczy humán futóedzője mellett az AI 24 órás asszisztensként támogatja az előkészületeket. A rendszer elemezi az elmúlt öt év Strava-adatait (edzések, úszás, futás, nyújtás), és összeveti azokat a vércukorszinttel, a bélflóra állapotával, a genetikával és az aerob kapacitással, hogy személyre szabott edzéstervet javasoljon.
A kutató kézzel írt naplóját optikai karakterfelismerő (OCR) technológiával (Gemini alapú) digitalizálja, és helyi, titkosított hálózaton futó modellbe táplálja. Így hosszú időtávon az AI képes érzelmi mintázatokat és objektív tükröt adni anélkül, hogy az adatok kikerülnének a felhasználó ellenőrzése alól.
Jogorvoslatok, klinikai integráció és munkaerőpiaci hatások
Thuróczy az előadás során arra is kitért, hogy önmagában szoftveres előfizetések megvásárlása nem elegendő: megfelelő személyes kontextus és több évre visszanyúló kórelőzmény vagy adatsor nélkül a havi licencek korlátozottan használhatók. Ugyanakkor megemlítette, hogy az Egyesült Államokban az Open Evidence révén már léteznek olyan nagy nyelvi modellek, amelyeket orvosok klinikailag ellenőrzött döntéstámogatásra használnak.
A munkaerőpiaci félelmekre válaszul Thuróczy azt mondta, hogy az AI nem helyettesíti az orvosokat, hanem beépül a munkafolyamatokba és hatékonyabbá teszi az ellátást. A longevity-kutatások szerinte nem pusztán az életévek számának növelését tűzik célul, hanem azt, hogy a rendelkezésre álló idő minőségét javítsák és maximalizálják az egészségben eltöltött éveket.
Záró megjegyzés
Előadásának anyagában Thuróczy Bertalan személyes tapasztalataira és saját fejlesztéseire támaszkodott, és kiemelte: a tartós, klinikai pontosságú döntéstámogatáshoz többéves, részletes személyes adathalmaz és a helyi adatkezelés szükséges.
Címlapkép forrása: Portfolio
(A cikk előkészítésében AI-asszisztens közreműködött; a végleges tartalmat újságíró szerkesztette és ellenőrizte.)
