がんの診断は壊滅的な出来事になる可能性があります。 そして、脳腫瘍に苦しむ患者にとって、診断は特別な重みを持ちます。 負担がかかるのは病気だけではありません。治療そのものが身体と精神の両方に負担をかけることもあります。
がん患者の生活の質を改善するために、マサチューセッツ工科大学の研究チームは、 抗がん剤による毒性を回避するために機械学習に目を向けた. 研究者らは、成人の予後が5年未満である最も進行性の脳腫瘍である神経膠芽腫を特にターゲットにしている。
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がん治療は、複数の薬剤と放射線治療を組み合わせたもので、重篤な副作用を引き起こす可能性があるため、困難です。 MIT プロジェクトの目標は、人工知能を使用して、まだ効果がある可能性のある最小限の薬の投与量を見つけ出すことです。 そうすることで副作用が最小限に抑えられます。
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最小の実効線量を正確に特定するために、MIT チームは AI を訓練しました。 現在使用されている治療計画のモデルについて、 腫瘍に対して最も低い効力と頻度をもたらす最適な治療プロトコルを特定できるまで投与量を調整する。 与えられたサイズ。 このシステムは患者に対する 50 件の試験をシミュレートし、医師が推奨する用量の最大半分まで用量を減らすことに成功しました。
A.I. トレーナーがペットに命令に従うように教えるのと同じような、強化学習と呼ばれる方法を使用して訓練されました。 正しい行動をすれば報酬が得られます。 間違った行動をしても、報酬（あるいは叱責）も得られません。 AI にとって、この賞はご褒美ではなく、アルゴリズムに成功を知らせる正または負の数値でした。
A.I. 医師の仕事を完全に引き継ぐものではありません。 むしろ、より適切な治療選択肢を提供するよう医師を導くことを目的としています。
「アルゴリズムからの推奨事項は、人間の専門家がより安全でより効果的な臨床試験を設計するために使用できます。」 プラティク・シャー研究を監督したMITの主任研究員はデジタルトレンドに語った。 「これらのデジタルアルゴリズムシステムは、治療に応じて病気がたどる可能性のある潜在的な軌道について個々の患者に情報を提供し、教育することもできます。」
A.I. なっている ヘルスケアにおける価値がますます高まっている、新しい薬の発見から病気の診断まであらゆるものに応用されています。
MIT の研究は今週、スタンフォード大学で開催される 2018 Machine Learning for Healthcare カンファレンスで発表されます。
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