Вивчаючи дані про пацієнтів, ШІ може обмежити токсичність при лікуванні раку

Діагноз “рак” може стати руйнівною подією. А для пацієнтів, які страждають на рак мозку, діагноз має додаткову вагу. Не тільки хвороба обтяжлива – саме лікування може бути виснажливим як для тіла, так і для духу.

Намагаючись покращити якість життя онкохворих, команда дослідників з Массачусетського технологічного інституту звернулася до машинного навчання, щоб допомогти уникнути токсичності ліків від раку. Дослідники націлені на гліобластому, найагресивнішу форму раку мозку, яка має прогноз у дорослих менше п’яти років.

Терапія раку є жорсткою, поєднуючи кілька препаратів з променевою терапією – коктейль, який може викликати побічні ефекти, що призводять до інвалідизації. Метою проекту MIT є використання штучного інтелекту для визначення найменших і найменших доз ліків, які все ще можуть бути ефективними. Таким чином, побічні ефекти будуть зведені до мінімуму.

• Ця лампочка може відстежувати ваш сон і контролювати серцебиття на відстані
• Датчик якості повітря від Amazon може сказати вам, коли повітря в приміщенні брудне
• Чи може штучний інтелект перевершити людей-інженерів у розробці мікросхем? Google вважає, що так

Щоб визначити найменші ефективні дози, команда MIT навчила свій ШІ на моделях схем лікування, які зараз використовуються, коригуючи дозування до тих пір, поки він не зміг визначити оптимальний протокол лікування, який має найнижчу ефективність і частоту для пухлини заданого розміру. Система змоделювала 50 випробувань на пацієнтах і змогла зменшити дозування до половини від рекомендованих лікарем доз.

ШІ навчався за допомогою методу підкріпленого навчання, схожого на те, як дресирувальники вчать домашніх тварин виконувати команди. Зробив правильну дію – отримай винагороду. Зробиш неправильно – не отримаєш винагороду (або навіть догану). Для ШІ нагорода – це не ласощі, а позитивне або негативне число, яке сигналізує алгоритму про його успіх.

Штучний інтелект не має на меті повністю замінити лікарів. Він має лише підказувати лікарям, як запропонувати більш підходящі варіанти лікування.

“Рекомендації алгоритму можуть бути використані експертами-людьми для розробки більш безпечних і ефективних клінічних випробувань”, – розповів Digital Trends Пратік Шах, головний дослідник Массачусетського технологічного інституту (MIT), який керував дослідженням. “Ці цифрові алгоритмічні системи можуть також інформувати і навчати окремих пацієнтів про потенційні траєкторії розвитку їх захворювань у відповідь на лікування”.

Штучний інтелект набуває все більшого значення в охороні здоров’я і застосовується до всього, від відкриття нових ліків до діагностики захворювань.

Дослідження MIT буде представлено на цьому тижні на конференції “Машинне навчання для охорони здоров’я 2018” в Стенфордському університеті.

Рекомендації редакції

• 10 жінок-винахідниць, які назавжди змінили світ
• Oral-B додає нові “розумні” зубні щітки до лінійки продуктів, включаючи iO10
• Останні результати ШІ від Nvidia доводять, що ARM готовий до роботи в дата-центрах
• Жінки з Byte: План Вів’єн Мінг вирішити “брудні людські проблеми” за допомогою ШІ
• Неймовірне лікування дозволяє паралізованим мишам знову ходити

Source: digitaltrends.com