Применение искусственного интеллекта в медицине (4 основные способы)

застосування штучного інтелекту в медицині

Искусственный интеллект (Машинное обучение) достиг значительных успехов в фармако- и биотехнологической промышленности. В этой статье мы рассматриваем 4 лучшие на сегодня способы применения искусственного интеллекта в медицине.   

4 способа применения искусственного интеллекта в медицине 

  • диагностика, 
  • разработка лекарств, 
  • персонализация лечения 
  • редактирования генов 

1. Диагностика заболевания и искусственный интеллект 

Для правильной диагностики заболеваний нужны годы медицинской подготовки. Диагностика часто является тяжелым, трудоемким процессом. Во многих сферах спрос на экспертов значительно превышает имеющееся предложение. Это создает нагрузку на врачей и часто задерживает жизненно важную диагностику пациентов.     

Машинное обучение – особенно алгоритмы глубокого обучения – в последнее время достигло огромного прогресса в автоматической диагностике заболеваний, сделав диагностику более дешевой и доступной.  

Как машины учатся диагностировать

Алгоритмы машинного обучения могут научиться видеть закономерности аналогично тому, как их видят врачи. Ключевое отличие заключается в том, что алгоритмам нужно много конкретных примеров – много тысяч – для того, чтобы научиться. И эти примеры должны быть аккуратно оцифрованные – машины не могут читать между строк в учебниках.      

Поэтому машинное обучение особенно полезно в тех областях, где диагностическая информация, которую изучает врач, уже оцифрована.

Как:

  • Выявление рака легких или инсультов на основе компьютерной томографии (КТ) 
  • Оценка риска внезапной сердечной смерти или других сердечных заболеваний на основе электрокардиограмм и МРТ сердца      
  • Классификация поражений кожи
  • Нахождение показателей диабетической ретинопатии   
Применение искусственного интеллекта в медицине

Поскольку в этих случаях есть много данных, алгоритмы становятся столь же хорошими в диагностике, как и эксперты. Разница заключается в том, что алгоритм может делать выводы за доли секунды, и его можно недорого использовать во всем мире. Вскоре все и везде смогут получить доступ к одинакового качества ведущему специалисту по радиологической диагностике и за низкую цену, каким будет искусственный интеллект.    

Вскоре появится более продвинутая диагностика искусственного интеллекта (ИИ)

Применение машинного обучения в диагностике только начинается – более амбициозные системы предусматривают сочетание нескольких источников данных (КТ, МРТ, геномика и протеомика, данные о пациентах и даже рукописные файлы) при оценке заболевания или его прогрессирование.    

ИИ не скоро заменит врачей

Вряд ли искусственный интеллект заменит врачей сразу. Зато системы ИИ применяться для показа потенциально злокачественных поражений или опасных сердечных признаков для эксперта – позволяя врачу сосредоточиться на интерпретации этих сигналов.           

2. Быстрая разработка лекарстви и искусственный интеллект 

разработка лекарстви и искусственный интеллект

Разработка лекарств – пресловуто дорогой процесс. Многие аналитические процессы, участвующие в разработке лекарств, можно сделать более эффективными с помощью машинного обучения. Это имеет потенциал секономить годы работы и высвободить сотни миллионов инвестиций.    

Применение искусственного интеллекта в медицине

ИИ уже успешно применяется на всех 4 основных этапах разработки лекарств:  

  • Этап 1: Определение целей для вмешательства
  • 2 этап: выявление эффективных лекарств
  • 3 этап: ускорение клинических испытаний
  • Этап 4: Поиск биомаркеров для диагностики заболевания

Этап 1: Определение целей для вмешательства

Первым шагом в разработке лекарств – понимание биологического происхождения заболевания (путей), а также механизмов его резистентности. Тогда вам придется определить хорошие мишени (как правило, белки) для лечения заболевания.  

Алгоритмы машинного обучения позволяют легче проанализировать все имеющиеся данные и даже научиться автоматически определять хорошие целевые белки.  

Этап 2: Найти эффективное лекарство

Далее нужно найти соединение, которое может взаимодействовать с идентифицированной целевой молекулой желаемым образом. Это предполагает проверку большого количества – часто многие тысячи или даже миллионов – потенциальных соединений на их влияние на цель (родство), не говоря уже об побочных эффектах (токсичность). Эти соединения могут быть природными, синтетическими или биоинженерного характера.  

Однако нынешнее программное обеспечение часто является неточным и приводит к плохим предложениям (ложным положительным результатам) – поэтому нужно очень много времени, чтобы сузить его до лучших вариантов выбора на роль лекарств.

Здесь также могут помочь алгоритмы машинного обучения.

Этап 3: Ускорение клинических испытаний

Трудно найти подходящих кандидатов для клинических испытаний. Если вы выберете неправильных кандидатов, это продлит испытания, что затратит много времени и ресурсов. 

Ускорение клинических испытаний алгоритмы машинного обучения

Машинное обучение может ускорить разработку клинических испытаний путем автоматического определения подходящих кандидатов, а также обеспечения правильного распределения для групп участников испытаний. Алгоритмы могут помочь определить закономерности, которые отделяют хороших кандидатов от плохих. Они также могут служить системой раннего предупреждения для клинического испытания – позволяя исследователям вмешиваться раньше и потенциально экономить разработку препарата.     

Этап 4: Найти биомаркеры для диагностики заболевания

Вы можете лечить пациентов от заболевания только после того, как вы уверены в своем диагнозе. Некоторые методы очень дорогие и включают сложное лабораторное оборудование, а также экспертные знания – например, последовательность целых геномов. 

Биомаркеры – это молекулы, которые находятся в телесных жидкостях (как правило, крови человека), которые обеспечивают абсолютную уверенность в том есть ли у пациента заболевание или нет. Они делают процесс диагностики заболевания безопасным и дешевым.     

Вы также можете использовать их для точного определения прогрессирования болезни – облегчая врачам возможность выбрать правильное лечение и контролировать процесс действия препарата.

Но выявить подходящие биомаркеры для определенного заболевания трудно. Это еще один дорогой, трудоемкий процесс, который включает скрининг десятков тысяч молекул. 

Искусственный интеллект может автоматизировать значительную часть ручной работы и ускорить процесс. Алгоритмы классифицируют молекулы на хороших и плохих кандидатов, помогает докторам сосредоточиться на анализе лучших перспектив. 

Биомаркеры можно использовать для идентификации:

  • Наличия заболевания как можно раньше – диагностический биомаркер
  • Риска развития заболевания – биомаркер риска
  • Вероятного прогрессирования заболевания – прогностический биомаркер
  • Положительного влияния на пациента препарата, предусматривающий биомаркер

3. Настройка лечения

Различные пациенты реагируют на лекарственные средства и схемы лечения по-разному. Поэтому персональное лечение имеет огромный потенциал для увеличения продолжительности жизни пациентов. Но определить, какие факторы должны влиять на выбор лечения, очень трудно.  

Машинное обучение может автоматизировать эту сложную статистическую работу – и поможет выявить, какие характеристики свидетельствуют о том, что пациент будет иметь определенную положительную реакцию на определенное лечение. Поэтому алгоритм может предсказать вероятную реакцию пациента на определенное лечение.    

Система ИИ учится этому путем перекрестной ссылки на подобных пациентов и сравнения их лечения и результатов. Полученные результаты прогнозирования врачей значительно упрощают разработать правильного плана лечения.   

4. Улучшить редактирования генов

Улучшить редактирования генов. Применение искусственного интеллекта в медицине

Кластеризованного регулярно перемещенные короткие палиндромные повторы (CRISPR), в том числе система CRISPR-Cas9 для редактирования генов – это большой скачок в нашей способности эффективно редактировать ДНК.

Эта методика опирается на короткие направляющие РНК (sgRNA) для нацеливания и редактирования конкретного места на ДНК. Но РНК может соответствовать нескольким местоположением ДНК – и это может привести к непредсказуемым побочным эффектам. Тщательный подбор руководящего РНК из наименее опасными побочными эффектами являются главным узким местом в применении системы CRISPR.          

Применение искусственного интеллекта может значительно ускорить разработку направляющей РНК для каждой области человеческой ДНК.  

Итог. Искусственный интеллект в медицине

ИИ уже помогает нам эффективнее диагностировать заболевания, разрабатывать лекарства, персонализировать лечение и даже редактировать гены.

Но это только начало. Чем больше мы будем оцифровываеть и унифицируем свои медицинские данные, тем больше мы можем использовать искусственный интеллект, чтобы помочь нам найти ценные паттерны – модели. Их мы можем использовать для принятия точных, экономически эффективных решений в сложных аналитических процессах.    

Подібні новини

Leave a Comment