Eine Krebsdiagnose kann ein verheerendes Ereignis sein. Und für Patienten, die an Hirntumor leiden, hat die Diagnose zusätzliches Gewicht. Es ist nicht nur die Krankheit, die anstrengend ist – auch die Behandlung selbst kann sowohl für den Körper als auch für den Geist eine zermürbende Belastung sein.
Um die Lebensqualität von Krebspatienten zu verbessern, hat ein Forscherteam am Massachusetts Institute of Technology dies getan wandte sich dem maschinellen Lernen zu, um die Toxizität von Krebsmedikamenten zu vermeiden. Die Forscher zielen speziell auf das Glioblastom ab, die aggressivste Form von Hirntumor, die bei Erwachsenen eine Prognose von weniger als fünf Jahren hat.
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Krebstherapien sind schwierig und kombinieren mehrere Medikamente mit einer Strahlenbehandlung – ein Cocktail, der lähmende Nebenwirkungen haben kann. Ziel des MIT-Projekts ist es, mithilfe künstlicher Intelligenz die geringsten und kleinsten Medikamentendosen zu ermitteln, die noch wirksam sein könnten. Dadurch werden Nebenwirkungen auf ein Minimum reduziert.
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Um die kleinsten wirksamen Dosen zu ermitteln, trainierte das MIT-Team seine KI. zu Modellen aktuell verwendeter Behandlungsschemata, Anpassung der Dosierung, bis ein optimales Behandlungsprotokoll ermittelt werden konnte, das die niedrigste Wirksamkeit und Häufigkeit für einen Tumor von a aufweist gegebene Größe. Das System simulierte 50 Studien an Patienten und schaffte es, die Dosierung um bis zur Hälfte der vom Arzt empfohlenen Dosen zu senken.
Die K.I. wurde mithilfe einer Methode namens „verstärktes Lernen“ trainiert, ähnlich wie Trainer Haustieren beibringen, Befehlen zu gehorchen. Machen Sie die richtige Aktion und erhalten Sie eine Belohnung. Handeln Sie falsch und erhalten Sie keine Belohnung (oder gar einen Verweis). Für die KI war die Auszeichnung kein Leckerbissen, sondern eine positive oder negative Zahl, die dem Algorithmus seinen Erfolg signalisierte.
Die K.I. ist nicht dazu gedacht, die Arbeit von Ärzten vollständig zu übernehmen. Vielmehr soll es Ärzten dabei helfen, geeignetere Behandlungsoptionen anzubieten.
„Die Empfehlungen des Algorithmus können von menschlichen Experten genutzt werden, um sicherere und effektivere klinische Studien zu entwerfen.“ Pratik Shah, ein leitender Forscher am MIT, der die Forschung überwachte, sagte gegenüber Digital Trends. „Diese digitalen algorithmischen Systeme können auch einzelne Patienten über mögliche Krankheitsverläufe als Reaktion auf Behandlungen informieren und aufklären.“
K.I. wird werden im Gesundheitswesen zunehmend geschätztund wird auf alles angewendet, von der Entdeckung neuer Medikamente bis zur Diagnose von Krankheiten.
Die MIT-Forschung wird diese Woche auf der Konferenz „Machine Learning for Healthcare“ 2018 an der Stanford University vorgestellt.
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