Uotson shifokorni tishlamadi va juda yaxshi

Garchi, boshqa ko'plab sohalarda bo'lgani kabi, shifokorlarni sun'iy intellekt bilan almashtirish ishtiyoqi bir qator diagnostika muvaffaqiyatsizliklaridan keyin biroz susaygan bo'lsa-da, sun'iy intellektga asoslangan tibbiyotni rivojlantirish bo'yicha ishlar hali ham davom etmoqda. Chunki, shunga qaramay, ular hali ham uning ko'plab sohalarida faoliyat samaradorligini oshirish uchun katta imkoniyatlar va imkoniyatlarni taqdim etadilar.

IBM 2015-yilda e'lon qilingan va 2016-yilda u to'rtta yirik bemorlar ma'lumotlari kompaniyalarining ma'lumotlariga kirish huquqiga ega bo'ldi (1). Ommaviy axborot vositalarining ko'plab xabarlari tufayli eng mashhuri va shu bilan birga IBM tomonidan ilg'or sun'iy intellektdan foydalangan holda eng ulug'vor loyiha onkologiya bilan bog'liq edi. Olimlar ularni yaxshi moslashtirilgan saratonga qarshi terapiyaga aylantirish uchun ularni qayta ishlash uchun katta ma'lumotlar resurslaridan foydalanishga harakat qilishdi. Uzoq muddatli maqsad Uotsonni hakamlik qilish edi klinik sinovlar va shifokor kabi natijalar.

1. Watson Health tibbiyot tizimining vizualizatsiyalaridan biri

Biroq, bu ma'lum bo'ldi Uotson mustaqil ravishda tibbiy adabiyotlarga murojaat qila olmaydi, shuningdek, bemorlarning elektron tibbiy yozuvlaridan ma'lumotlarni chiqarib ololmaydi. Biroq, unga nisbatan eng jiddiy ayblov shu edi yangi bemorni boshqa keksa saraton bemorlari bilan samarali solishtirish va birinchi qarashda ko'rinmaydigan alomatlarni aniqlay olmaslik.

To'g'ri, ba'zi onkologlar uning hukmiga ishonishlarini da'vo qilishdi, garchi asosan Uotsonning standart davolanish bo'yicha takliflari yoki qo'shimcha, qo'shimcha tibbiy fikr sifatida bo'lsa ham. Ko'pchilik bu tizim shifokorlar uchun ajoyib avtomatlashtirilgan kutubxonachi bo'lishini ta'kidladi.

IBM tomonidan unchalik yoqimli bo'lmagan sharhlar natijasida AQSh tibbiyot muassasalarida Watson tizimini sotish bilan bog'liq muammolar. IBM savdo vakillari uni Hindiston, Janubiy Koreya, Tailand va boshqa mamlakatlardagi ba'zi shifoxonalarga sotishga muvaffaq bo'lishdi. Hindistonda shifokorlar () Uotsonning ko'krak bezi saratonining 638 ta holati bo'yicha tavsiyalarini baholadilar. Davolash bo'yicha tavsiyalarga muvofiqlik darajasi 73% ni tashkil qiladi. Yomonroq Uotson Janubiy Koreyadagi Gachon tibbiyot markazida o'qishni tashlab ketdi, u erda uning yo'g'on ichak saratoni bilan kasallangan 656 nafar bemorga bergan eng yaxshi tavsiyalari mutaxassislarning tavsiyalariga faqat 49 foizga to'g'ri keldi. Shifokorlar buni baholadilar Uotson keksa bemorlar bilan yaxshi munosabatda bo'lmadiUlarga ma'lum standart dori-darmonlarni taklif qilmaslik va metastatik kasalligi bo'lgan ba'zi bemorlarni agressiv davolash kuzatuvini o'tkazishda jiddiy xatoga yo'l qo'ygan.

Oxir oqibat, uning diagnostik va shifokor sifatidagi faoliyati muvaffaqiyatsiz deb hisoblansa-da, u juda foydali bo'lgan sohalar mavjud. Mahsulot Genomika uchun WatsonShimoliy Karolina universiteti, Yel universiteti va boshqa muassasalar bilan hamkorlikda ishlab chiqilgan. onkologlar uchun hisobotlarni tayyorlash uchun genetik laboratoriyalar. Watson yuklab olish ro'yxati fayl genetik mutatsiyalar bemorda va barcha muhim dorilar va klinik sinovlar bo'yicha takliflarni o'z ichiga olgan bir necha daqiqada hisobot yaratishi mumkin. Uotson genetik ma'lumotni nisbatan osonlik bilan boshqaradichunki ular tuzilgan fayllarda taqdim etilgan va noaniqliklarni o'z ichiga olmaydi - yoki mutatsiya mavjud yoki mutatsiya yo'q.

Shimoliy Karolina universitetidagi IBM hamkorlari 2017 yilda samaradorlik bo'yicha maqola chop etishdi. Uotson ularning 32 foizida inson tadqiqotlarida aniqlanmagan potentsial muhim mutatsiyalarni topdi. bemorlarni o'rganib, ularni yangi dori uchun yaxshi nomzod qilishdi. Biroq, foydalanish yaxshi davolash natijalariga olib kelishi haqida hali hech qanday dalil yo'q.

Proteinlarni uylantirish

Bu va boshqa ko'plab misollar sog'liqni saqlash sohasidagi barcha kamchiliklar bartaraf etilayotganiga ishonchning kuchayishiga yordam beradi, ammo biz bu haqiqatan ham yordam beradigan sohalarni izlashimiz kerak, chunki u erda odamlar unchalik yaxshi ishlamayapti. Bunday maydon, masalan, protein tadqiqotlari. O'tgan yili oqsillarning shaklini ularning ketma-ketligiga qarab aniq bashorat qila oladigan ma'lumotlar paydo bo'ldi (2). Bu an'anaviy vazifa bo'lib, nafaqat odamlar, balki kuchli kompyuterlar ham qo'lidan kelmaydi. Agar biz oqsil molekulalarining burilishini aniq modellashtirishni o'zlashtirsak, gen terapiyasi uchun katta imkoniyatlar bo'ladi. Olimlarning umid qilishicha, AlphaFold yordamida biz minglab funksiyalarni o‘rganamiz va bu, o‘z navbatida, ko‘plab kasalliklarning sabablarini tushunish imkonini beradi.

Shakl 2. DeepMind's AlphaFold bilan modellashtirilgan oqsillarni burish.

Endi Biz ikki yuz million oqsilni bilamiz, lekin biz ularning kichik bir qismining tuzilishi va funktsiyasini to'liq tushunamiz. oqsillar u tirik organizmlarning asosiy qurilish blokidir. Ular hujayralarda sodir bo'ladigan jarayonlarning aksariyati uchun javobgardir. Ularning qanday ishlashi va nima qilishi ularning 50D tuzilishi bilan belgilanadi. Ular hech qanday ko'rsatmasiz, fizika qonunlari asosida tegishli shaklni oladilar. O'nlab yillar davomida eksperimental usullar oqsillarning shaklini aniqlashning asosiy usuli bo'lib kelgan. XNUMX-yillarda foydalanish X-nurli kristallografik usullar. So'nggi o'n yillikda u tanlov tadqiqot vositasiga aylandi. kristall mikroskop. 80-90-yillarda oqsillar shaklini aniqlash uchun kompyuterlardan foydalanish ustida ish boshlandi. Biroq, natijalar hali ham olimlarni qoniqtirmadi. Ba'zi oqsillar uchun ishlaydigan usullar boshqalar uchun ishlamadi.

Allaqachon 2018 yilda AlfaFold mutaxassislarining e’tirofiga sazovor bo‘ldi oqsillarni modellashtirish. Biroq, o'sha paytda u boshqa dasturlarga juda o'xshash usullardan foydalangan. Olimlar taktikani o'zgartirib, boshqasini yaratdilar, u ham oqsil molekulalarining burmalanishidagi jismoniy va geometrik cheklovlar haqidagi ma'lumotlardan foydalangan. AlfaFold notekis natijalar berdi. Ba'zida u yaxshiroq, ba'zan yomonroq ishladi. Ammo uning bashoratlarining deyarli uchdan ikki qismi eksperimental usullar bilan olingan natijalarga to'g'ri keldi. 2-yil boshida algoritm SARS-CoV-3 virusining bir nechta oqsillarining tuzilishini tasvirlab berdi. Keyinchalik, Orf2020a oqsili uchun bashoratlar eksperimental ravishda olingan natijalarga mos kelishi aniqlandi.

Bu nafaqat oqsillarni katlamaning ichki usullarini o'rganish, balki dizayn haqida ham. NIH BRAIN tashabbusi tadqiqotchilari foydalandilar mashinani o'rganish real vaqtda miya serotonin darajasini kuzata oladigan oqsilni ishlab chiqish. Serotonin - bu neyrokimyoviy modda bo'lib, miya bizning fikrlarimiz va his-tuyg'ularimizni qanday boshqarishida asosiy rol o'ynaydi. Masalan, ko'plab antidepressantlar neyronlar o'rtasida uzatiladigan serotonin signallarini o'zgartirish uchun mo'ljallangan. Cell jurnalidagi maqolada olimlar ilg'or texnologiyalardan qanday foydalanishlarini tasvirlab berishdi genetik muhandislik usullari bakterial oqsilni hozirgi usullardan ko'ra ko'proq aniqlik bilan serotonin uzatilishini kuzatishga yordam beradigan yangi tadqiqot vositasiga aylantiring. Klinikadan oldingi tajribalar, asosan, sichqonlarda o‘tkazilgan tajribalar shuni ko‘rsatdiki, sensor uyqu, qo‘rquv va ijtimoiy o‘zaro ta’sirlar vaqtida miya serotonin darajasidagi nozik o‘zgarishlarni bir zumda aniqlay oladi va yangi psixoaktiv dorilarning samaradorligini tekshiradi.

Pandemiyaga qarshi kurash har doim ham muvaffaqiyatli bo'lmagan

Axir, bu biz MT da yozgan birinchi epidemiya edi. Ammo, masalan, pandemiyaning rivojlanish jarayoni haqida gapiradigan bo'lsak, unda dastlabki bosqichda AI qandaydir muvaffaqiyatsizlikka uchragandek tuyuldi. Olimlar bundan shikoyat qilishgan sun'iy aql avvalgi epidemiyalar ma'lumotlariga asoslanib, koronavirusning tarqalish darajasini to'g'ri bashorat qila olmaydi. “Ushbu yechimlar baʼzi sohalarda yaxshi ishlaydi, masalan, maʼlum miqdordagi koʻz va quloqlarga ega boʻlgan yuzlarni tanib olish. SARS-CoV-2 epidemiyasi Bular ilgari noma'lum bo'lgan voqealar va ko'plab yangi o'zgaruvchilar, shuning uchun uni o'qitish uchun ishlatilgan tarixiy ma'lumotlarga asoslangan sun'iy intellekt yaxshi ishlamaydi. Pandemiya biz boshqa texnologiyalar va yondashuvlarni izlashimiz kerakligini ko'rsatdi”, dedi Skoltech kompaniyasidan Maksim Fedorov 2020 yil aprel oyida Rossiya ommaviy axborot vositalariga bergan bayonotida.

Vaqt o'tishi bilan bor edi ammo algoritmlar AI ning COVID-19 ga qarshi kurashda katta foydali ekanligini isbotlaydi. AQSh olimlari 2020 yilning kuzida COVID-19 bilan kasallangan odamlarda boshqa alomatlar bo'lmasa ham, yo'talning xarakterli shakllarini aniqlash uchun tizimni ishlab chiqdilar.

Vaktsinalar paydo bo'lganda, aholini emlashga yordam berish g'oyasi tug'ildi. U mumkin, masalan vaktsinalarning transport va logistikasini modellashtirishga yordam bering. Shuningdek, pandemiya bilan tezroq kurashish uchun qaysi aholi birinchi navbatda emlanishi kerakligini aniqlashda. Bu, shuningdek, logistikadagi muammolar va qiyinchiliklarni tezda aniqlash orqali talabni prognoz qilish va emlash vaqti va tezligini optimallashtirishga yordam beradi. Algoritmlarning uzluksiz monitoring bilan kombinatsiyasi, shuningdek, yuzaga kelishi mumkin bo'lgan nojo'ya ta'sirlar va sog'liq bilan bog'liq hodisalar haqida tezda ma'lumot berishi mumkin.

bular AIdan foydalanadigan tizimlar sog'liqni saqlashni optimallashtirish va yaxshilashda allaqachon ma'lum. Ularning amaliy afzalliklari yuqori baholandi; masalan, AQShning Stenford universitetida Makro-Eyes tomonidan ishlab chiqilgan sog'liqni saqlash tizimi. Boshqa ko‘plab tibbiyot muassasalarida bo‘lgani kabi muammo ham qabulga kelmagan bemorlarning kamligi edi. Makro ko'zlar qaysi bemorlarning u erda bo'lmasligini ishonchli tarzda bashorat qila oladigan tizim yaratdi. Ba'zi hollarda u klinikalar uchun muqobil vaqt va joylarni taklif qilishi mumkin, bu esa bemorning paydo bo'lish imkoniyatini oshiradi. Keyinchalik shunga o'xshash texnologiya Arkanzasdan Nigeriyagacha bo'lgan turli joylarda qo'llanildi, xususan, AQSh Xalqaro Taraqqiyot Agentligi i.

Tanzaniyada Makro-ko'zlar maqsadli loyiha ustida ishlagan bolalarni emlash darajasini oshirish. Dasturiy ta'minot ma'lum bir emlash markaziga qancha vaktsina dozasini yuborish kerakligini tahlil qildi. U, shuningdek, qaysi oilalar farzandlarini emlashni istamasligi mumkinligini baholay oldi, ammo ularni tegishli dalillar va emlash markazining qulay joyda joylashgani bilan ishontirish mumkin edi. Ushbu dastur yordamida Tanzaniya hukumati immunizatsiya dasturining samaradorligini 96% ga oshirishga muvaffaq bo'ldi. va vaktsina chiqindilarini 2,42 kishiga 100 gacha kamaytirish.

Syerra-Leoneda aholining sog'lig'iga oid ma'lumotlar etishmayotgan bo'lsa, kompaniya buni ta'lim haqidagi ma'lumotlarga moslashtirishga harakat qildi. Ma’lum bo‘lishicha, o‘qituvchilar va ularning shogirdlari sonining o‘zi 70 foizni bashorat qilishga yetarli bo‘lgan. mahalliy klinikaning toza suvga ega bo'lishining aniqligi, bu allaqachon u erda yashovchi odamlarning sog'lig'i haqidagi ma'lumotlarning izidir (3).

3. Afrikadagi sun'iy intellektga asoslangan sog'liqni saqlash dasturlarining makro-ko'zlari tasviri.

Mashina shifokori haqidagi afsona yo'qolmaydi

Muvaffaqiyatsizliklarga qaramay Uotson yangi diagnostika yondashuvlari hali ham ishlab chiqilmoqda va tobora takomillashtirilgan deb hisoblanadi. Taqqoslash Shvetsiyada 2020-yil sentabrida qilingan. ko'krak bezi saratoni diagnostikasida ishlatiladi ularning eng yaxshilari rentgenolog bilan bir xil tarzda ishlashini ko'rsatdi. Algoritmlar muntazam skrining paytida olingan to'qqiz mingga yaqin mammografiya tasvirlari yordamida sinovdan o'tkazildi. AI-1, AI-2 va AI-3 deb belgilangan uchta tizim 81,9%, 67% aniqlikka erishdi. va 67,4%. Taqqoslash uchun, ushbu tasvirlarni birinchi bo'lib izohlagan rentgenologlar uchun bu ko'rsatkich 77,4% ni tashkil etdi va radiologlarikkinchi bo'lib tasvirlab bergan bo'lsa, u 80,1 foizni tashkil etdi. Algoritmlarning eng yaxshisi, shuningdek, rentgenologlar skrining paytida o'tkazib yuborilgan holatlarni aniqlashga muvaffaq bo'ldi va ayollarga bir yildan kamroq vaqt ichida kasal deb tashxis qo'yishdi.

Tadqiqotchilarning fikriga ko'ra, bu natijalar buni isbotlaydi sun'iy intellekt algoritmlari radiologlar tomonidan qo'yilgan noto'g'ri-salbiy tashxislarni tuzatishga yordam beradi. AI-1 imkoniyatlarini o'rtacha rentgenolog bilan birlashtirish aniqlangan ko'krak saratoni sonini 8% ga oshirdi. Ushbu tadqiqotni olib borayotgan Qirollik instituti jamoasi AI algoritmlarining sifati o'sishda davom etishini kutmoqda. Tajribaning to'liq tavsifi JAMA Oncology jurnalida chop etildi.

V besh balli shkala bo'yicha. Hozirda biz sezilarli texnologik tezlashuv va IV darajaga (yuqori avtomatlashtirish) guvoh bo'lmoqdamiz, bunda tizim mustaqil ravishda olingan ma'lumotlarni avtomatik ravishda qayta ishlaydi va mutaxassisga oldindan tahlil qilingan ma'lumotlarni taqdim etadi. Bu vaqtni tejaydi, inson xatosidan qochadi va bemorga yanada samarali xizmat ko'rsatadi. Bir necha oy oldin u shunday hukm chiqardi Stan A.I. unga yaqin tibbiyot sohasida prof. Yanush Brazyevich Polsha Yadroviy Tibbiyot Jamiyatining Polsha matbuot agentligiga bergan bayonotida.

4. Tibbiy tasvirlarni mashinada ko'rish

Algoritmlar, prof kabi mutaxassislarning fikriga ko'ra. Brazievichhatto bu sohada ajralmas. Buning sababi diagnostik tasvirlash testlari sonining tez o'sishidir. Faqat 2000-2010 yillar uchun. MRI tekshiruvlari va tekshiruvlar soni o'n barobar oshdi. Afsuski, ularni tez va ishonchli bajara oladigan mavjud mutaxassis shifokorlar soni ko'paymagan. Shuningdek, malakali texnik xodimlar yetishmaydi. Sun'iy intellektga asoslangan algoritmlarni amalga oshirish vaqtni tejaydi va protseduralarni to'liq standartlashtirishga imkon beradi, shuningdek, inson xatosidan qochish va bemorlar uchun yanada samaraliroq, shaxsiylashtirilgan davolanish imkonini beradi.

Ma'lum bo'lishicha, shuningdek sud tibbiyoti foyda olishi mumkin sun'iy intellektni rivojlantirish. Ushbu soha mutaxassislari qurtlarni va o'lik to'qimalar bilan oziqlanadigan boshqa jonzotlarning sekretsiyasini kimyoviy tahlil qilish orqali marhumning o'limining aniq vaqtini aniqlay oladi. Har xil turdagi nekrofaglardan sekretsiya aralashmalari tahlilga kiritilganda muammo paydo bo'ladi. Bu erda mashinani o'rganish o'ynaydi. Albani universiteti olimlari ishlab chiqdilar qurt turlarini tezroq aniqlash imkonini beruvchi sun'iy intellekt usuli ularning "kimyoviy barmoq izlari" asosida. Jamoa olti turdagi chivinlarning kimyoviy sekretsiyasining turli birikmalaridan foydalangan holda kompyuter dasturini o'rgatdi. U hasharotlar lichinkalarining kimyoviy belgilarini ionning massa va elektr zaryadiga nisbatini aniq o'lchash orqali kimyoviy moddalarni aniqlaydigan massa spektrometriyasidan foydalangan holda hal qildi.

Shunday qilib, siz ko'rib turganingizdek, ammo AI tergovchi detektiv sifatida juda yaxshi emas, u sud-tibbiyot laboratoriyasida juda foydali bo'lishi mumkin. Ehtimol, biz ushbu bosqichda shifokorlarni ishdan bo'shatib qo'yadigan algoritmlarni oldindan aytib, undan juda ko'p narsani kutganmiz (5). Biz qaraganimizda sun'iy aql umumiy emas, balki aniq amaliy foydalarga e'tibor qaratadigan bo'lsak, uning tibbiyotdagi karerasi yana juda istiqbolli ko'rinadi.

5. Shifokor mashinasining ko'rinishi