암 진단은 파괴적인 사건이 될 수 있습니다. 그리고 뇌암으로 고통받는 환자의 경우 진단에 더 많은 부담이 따릅니다. 부담을 주는 것은 질병뿐만이 아닙니다. 치료 자체가 신체와 정신 모두에 지독할 수 있습니다.
매사추세츠 공과대학 연구팀은 암 환자의 삶의 질을 향상시키기 위해 암 약물의 독성을 방지하기 위해 기계 학습으로 전환. 연구진은 특히 5년 미만의 성인에게서 예후를 나타내는 가장 공격적인 형태의 뇌암인 교모세포종을 표적으로 삼고 있습니다.
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암 치료법은 여러 가지 약물과 방사선 치료를 결합하여 심각한 부작용을 일으킬 수 있는 힘든 치료법입니다. MIT 프로젝트의 목표는 인공 지능을 사용하여 여전히 효과적일 수 있는 최소 및 최소 용량의 약물을 알아내는 것입니다. 그래야 부작용이 최소화됩니다.
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가장 작은 유효 복용량을 정확히 찾아내기 위해 MIT 팀은 AI를 훈련시켰습니다. 현재 사용되고 있는 치료 요법 모델에 대해 종양에 대해 가장 낮은 효능과 빈도를 나타내는 최적의 치료 프로토콜을 확인할 수 있을 때까지 복용량을 조정합니다. 주어진 크기. 이 시스템은 환자를 대상으로 한 50번의 실험을 시뮬레이션하고 의사가 권장하는 복용량의 최대 절반까지 복용량을 줄이는 데 성공했습니다.
A.I. 트레이너가 애완동물에게 명령에 복종하도록 가르치는 것과 유사한 강화 학습이라는 방법을 사용하여 훈련되었습니다. 올바른 행동을 하고 보상을 받으세요. 잘못된 행동을 하면 보상(심지어 질책)도 받지 못합니다. AI의 경우 상은 대접이 아니라 알고리즘에 성공을 알리는 양수 또는 음수였습니다.
A.I. 의사의 일을 완전히 대신하겠다는 뜻은 아니다. 오히려 의사가 보다 적합한 치료 옵션을 제공하도록 안내하기 위한 것입니다.
"알고리즘의 권장 사항은 인간 전문가가 보다 안전하고 효과적인 임상 시험을 설계하는 데 사용될 수 있습니다."
프라틱 샤연구를 감독한 MIT의 수석 연구원은 Digital Trends에 말했습니다. "이러한 디지털 알고리즘 시스템은 개별 환자에게 치료에 반응하여 질병이 취할 수 있는 잠재적인 궤적에 대해 알리고 교육할 수도 있습니다."일체 포함. 되고있다 헬스케어 분야에서 점점 더 가치가 높아지는, 신약 발굴부터 질병 진단까지 모든 분야에 적용되고 있습니다.
MIT 연구는 이번 주 스탠포드 대학교에서 열리는 2018년 의료용 기계 학습 컨퍼런스에서 발표될 예정입니다.
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