Нейронная сеть путем анализа данных определяет, какая группа людей больше всего подходит для участия в тестовых программах лечения. Разработка беспристрастна и объективна, в отличие от человека, а потому не в состоянии подделать результаты отбора для участия пациентов в клинических испытаниях.
Почему это так важно? Попробуем разобраться в ситуации.
В Америке процесс получения лицензии на лекарственный препарат длится долго и стоит очень дорого. Компании, финансирующие разработки, должны предоставить Управлению лекарственными препаратами информацию, по итогам которой решится, выделят ли средства на создание лекарства, попадет ли оно в конечном итоге в продажу и т.д. Только 27% от общего количества препаратов для лечения рака, тестируемых в лабораториях при участии больных раком, получают разрешение на дальнейшую разработку и попадают в массовую продажу.
Основная помеха, с которой сталкиваются ученые и медики при установлении права пациента на зачисление в группу испытуемых – это большой объем неструктурированных данных, уведомила научный руководитель медицинского проекта ORNL доктор Иоанна Данчу (Ioana Danciu). Вот почему команда ученых разработала нейронную сеть, которая сортирует информацию таким способом, чтобы она была отсортирована по значимости,клиническим категориям, общим признакам заболевания. Такие инструменты ИИ, как аналитика, прогнозирование и технология машинного обучения (ML) позволили медикам получить рабочий образец «умной» системы. Весь алгоритм действия нейросети похож на используемый компанией Netflix для рекомендации сериалов подписчикам. По этому же принципу нейронная сеть отбирает пациентов на участие в тестировании лекарств. Участие в подобных экспериментальных программах дает пациентам с тяжелыми заболеваниями шанс на ремиссию и снятие болевых симптомов, которые не устраняют препараты, используемые врачами в клиниках,
ИИ, созданный ORNL, разрабатывает статистические модели, которые умеют прогнозировать клиническую картину заболевания и определяют процентную возможность выздоровления после завершения испытаний. Вся информация классифицируется, упорядочивается, а затем попадает в базу данных больных, которым необходимо лечение. Все необработанные данные тоже поступают в базу, после чего информация снова систематизируется. Так программа проводит математический анализ.
Проекты ORNL подтвердили свою эффективность, например, когда ученые разработали нейроморфные устройства для обнаружения приближающегося приступа эпилепсии. Нельзя отрицать, что в скором будущем искусственный интеллект в медицине будет использоваться наравне с другими технологиями. Без «умных» машин сегодня невозможно осуществить ни один крупный научно-технический проект или исследование.
Статья защищена законом об авторских и смежных правах. При использовании и перепечатке материала активная ссылка на портал о здоровом образе жизни hnb.com.ua обязательна!
