Diagnoza raka może być druzgocącym wydarzeniem. A dla pacjentów cierpiących na raka mózgu diagnoza ma dodatkowe znaczenie. Nie tylko choroba jest męcząca – samo leczenie może być wyczerpujące zarówno dla ciała, jak i ducha.
Próbując poprawić jakość życia pacjentów chorych na raka, zespół naukowców z Massachusetts Institute of Technology zwrócił się ku uczeniu maszynowemu, aby uniknąć toksyczności leków przeciwnowotworowych. Naukowcy skupiają się szczególnie na glejaku wielopostaciowym, najbardziej agresywnej postaci raka mózgu, w przypadku którego rokowanie u dorosłych wynosi mniej niż pięć lat.
Polecane filmy
Terapie przeciwnowotworowe są trudne i łączą wiele leków z radioterapią – koktajlem, który może powodować wyniszczające skutki uboczne. Celem projektu MIT jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do ustalenia najmniejszych i najmniejszych dawek leków, które nadal mogą być skuteczne. W ten sposób skutki uboczne są ograniczone do minimum.
Powiązany
- Zabawna formuła: dlaczego humor generowany maszynowo jest świętym Graalem sztucznej inteligencji?
- Nvidia obniża barierę wejścia do AI. z Fleet Command i LaunchPadem
- Przeczytaj niesamowicie piękne „syntetyczne pismo” AI. który myśli, że jest Bogiem
Aby określić najmniejsze skuteczne dawki, zespół MIT przeszkolił swoją sztuczną inteligencję. na modelach obecnie stosowanych schematów leczenia, dostosowywanie dawkowania do czasu, aż będzie można określić optymalny protokół leczenia charakteryzujący się najniższą siłą i częstotliwością leczenia nowotworu: a dany rozmiar. System symulował 50 badań na pacjentach i udało mu się zmniejszyć dawkę nawet o połowę w stosunku do dawek zalecanych przez lekarza.
Sztuczna inteligencja został przeszkolony przy użyciu metody zwanej uczeniem się wzmocnionym, podobnej do metody, w której trenerzy uczą zwierzęta wykonywania poleceń. Wykonaj właściwą czynność i zdobądź nagrodę. Wykonaj niewłaściwe działanie, nie otrzymuj nagrody (ani nawet nagany). Dla sztucznej inteligencji nagroda nie była gratką, ale liczbą dodatnią lub ujemną, która sygnalizowała algorytmowi sukces.
Sztuczna inteligencja nie ma na celu całkowitego przejęcia pracy lekarzy. Ma raczej na celu poprowadzenie lekarzy w kierunku oferowania bardziej odpowiednich opcji leczenia.
„Zalecenia algorytmu mogą zostać wykorzystane przez ekspertów do projektowania bezpieczniejszych i skuteczniejszych badań klinicznych” Pratik Shah, główny badacz w MIT, który nadzorował badania, powiedział Digital Trends. „Te cyfrowe systemy algorytmiczne mogą również informować i edukować poszczególnych pacjentów na temat potencjalnych trajektorii, jakie może przyjąć ich choroba w odpowiedzi na leczenie”.
sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej cenione w służbie zdrowiai jest stosowany we wszystkim, od odkrywania nowych leków po diagnozowanie chorób.
Wyniki badań MIT zostaną zaprezentowane w tym tygodniu podczas konferencji Machine Learning for Healthcare 2018 na Uniwersytecie Stanforda.
Zalecenia redaktorów
- Analogowa sztuczna inteligencja? Brzmi szalenie, ale może to być przyszłość
- Najnowsza sztuczna inteligencja Nvidii wyniki dowodzą, że ARM jest gotowy na centrum danych
- Czy sztuczna inteligencja pokonać inżynierów w projektowaniu mikroczipów? Google tak uważa
- LaMDA firmy Google to inteligentny język AI. dla lepszego zrozumienia rozmowy
- Jak USPS wykorzystuje procesory graficzne Nvidia i sztuczną inteligencję aby śledzić zaginioną pocztę
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
