Искусственный интеллект в медицине // Мария Попцова

Изучение взаимодействия биологии, математики и нейронных сетей позволяет выявить потенциальные достижения в медицинской науке. Здоровые клетки однородны, в то время как раковые развиваются по-разному; понимание этого может помочь в лечении опухолей. Международная лаборатория биоинформатики Высшей школы экономики сотрудничает с научно-образовательным центром по применению технологий машинного обучения для прогнозирования исходов у пациентов с острым коронарным синдромом.

Совместные усилия с Сургутским университетом по прогнозированию сердечно-сосудистых рисков Проект был начат в сотрудничестве между исследователями и Сургутским государственным университетом с использованием обширных электронных карт пациентов, собранных в 2009 году. Цель состояла в анализе этих записей с использованием методов машинного обучения для выявления факторов, предсказывающих высокий риск смертности после инфаркта миокарда. Это включает в себя извлечение неструктурированных текстовых данных примерно из 10 000 записей пациентов и применение продвинутых языковых моделей, аналогичных тем, которые используются в ChatGPT.

Информация о пилотном проекте и планах расширения на будущее Пилотное исследование, в котором приняли участие 500 пациентов, выявило ключевые маркеры, такие как концентрация PCS Kin в плазме крови, которые могут предсказать неблагоприятные сердечно-сосудистые события в постинфарктный период. Следующим шагом является распространение исследования на все регионы путем анализа стандартных медицинских показателей примерно у 10 000 пациентов с использованием разработанных алгоритмов. Успешное внедрение позволило бы применить эту прогностическую модель по всей стране.

Конференция по машинному обучению посвящена передовым технологиям В конце октября 2020 года на конференции по машинному обучению в Vishka собрались разработчики и исследователи из таких компаний, как Яндекс, Сбербанк и Huawei. Мероприятие было посвящено новейшим технологиям машинного обучения, применимым в различных областях. Одна из секций была посвящена искусственному интеллекту в медицине.

Искусственный интеллект в медицине: Представлены инновационные проекты Во время сессии "Искусственный интеллект в медицине", которую я организовал, наш совместный проект с Сургутским кардиологическим центром был представлен наряду с другими инновационными разработками. В частности, Михаил Яковлевич представил свою телемедицинскую инициативу, включающую усовершенствованную систему анализа компьютерных томографов пациентов с COVID-19.

Превосходная точность искусственного интеллекта в обнаружении повреждений легких Искусственный интеллект (ИИ) продемонстрировал поразительную точность в обнаружении повреждений легких, что изначально имело решающее значение при COVID-19, но теперь полезно при различных заболеваниях, таких как вирусная и бактериальная пневмония или туберкулез. В отличие от рентгенологов-людей, которые могут не заметить проблемы на ранней стадии из-за усталости или рассеянности, ИИ постоянно обрабатывает изображения без утомления. Даже если ИИ ошибочно идентифицирует нормальную ткань как поврежденную, он все равно отправляет запрос на осмотр врача, чтобы не упустить ни одной важной детали.

Улучшенное выявление рака с помощью искусственного интеллекта При выявлении рака, особенно рака кожи, ИИ демонстрирует более высокую точность по сравнению с традиционными методами. Хотя врачи обычно проводят обследования, после чего биопсии отправляются на онкологический анализ и гистологические исследования, ИИ может более точно выявлять злокачественные новообразования на более ранней стадии. Этот высокий уровень точности подтверждается обширными исследованиями, проведенными в западных странах за последние несколько лет.

Прогнозирование сердечных заболеваний с помощью искусственного интеллекта Итальянские исследователи разработали нейросетевую модель для прогнозирования фибрилляции предсердий путем анализа данных ЭКГ. Они использовали обширные массивы данных, собранные в течение многих лет, и внедрили эту технологию в определенных регионах Италии. Хотя результаты ее внедрения пока недоступны, с публикациями об их результатах можно ознакомиться в Интернете.

Поддающийся объяснению искусственный интеллект (XAI) Максим Шараев из Сколтеха представил масштабное исследование, в котором участвовали различные биомедицинские проекты, в том числе компьютерная томография головного мозга при эпилепсии. Обсуждалась концепция XAI, цель которой - сделать процесс принятия решений нейронными сетями прозрачным и понятным с помощью математических методов, которые исследуют эти "черные ящики".

Секвенирование отдельных клеток в анализе опухолей Искусственный интеллект помогает в изучении опухолей, интерпретируя нейронные сети, анализирующие снимки компьютерной томографии. Один из проектов посвящен технологии секвенирования отдельных клеток, которая исследует отдельные клетки опухоли и окружающие ее ткани для выявления активных генов. Этот метод позволяет получить подробную генетическую информацию о механизмах роста опухоли и взаимодействии с клетками иммунной системы.

Персонализированная терапия рака с помощью искусственного Интеллекта Опухоли очень неоднородны, что затрудняет поиск универсальных биомаркеров для лечения рака. Персонализированная терапия приобретает решающее значение, поскольку каждая раковая клетка ведет себя уникально из-за различных генетических факторов. Искусственный интеллект помогает обрабатывать огромные объемы данных, с которыми человеческий разум не может справиться в одиночку, что позволяет проводить более точный анализ и составлять индивидуальные планы лечения.

Достижения в области персонализированного лечения рака Область лечения рака продвинулась вперед в направлении персонализированной терапии, используя обширные базы данных, которые указывают на эффективность специфических химиотерапевтических или иммунотерапевтических методов, основанных на генетических мутациях. Проводя геномные исследования для выявления конкретных мутаций у пациента, врачи могут обращаться к этим базам данных и избегать неэффективного лечения, тем самым экономя время и улучшая результаты.

Раннее выявление с помощью геномных исследований Исследователи из Университета Джона Хопкинса разработали онкологическую панель для ранней диагностики рака, проанализировав сотни тысяч геномных исследований. Они определили около десяти генетических факторов и белков, обнаруживаемых в плазме крови, которые могут диагностировать рак на ранних стадиях. После клинического одобрения этот метод значительно улучшит состояние здравоохранения во всем мире, предоставляя важную информацию о том, какие гены и белки следует отслеживать для эффективного раннего выявления.

Инновационное лечение рака с использованием вторичных структур ДНК Исследование, опубликованное в журнале Nature, показывает, что определенные вторичные структуры ДНК, в частности левосторонняя Z-ДНК, могут вызывать гибель клеток и предупреждать иммунную систему. Это открытие было сделано в ходе совместного исследования с онкологическим центром Fox Chase и Пенсильванским университетом. Команда ученых обнаружила, что добавление роксина к клеткам нарушает их структуру, вызывая увеличение этих левых сегментов, что приводит к разрушению опухоли при сохранении здоровых тканей в сочетании с иммунотерапией.

Будущие перспективы терапии на основе роксина Многообещающие результаты позволяют предположить, что это новый метод лечения рака, но фармацевтическим компаниям необходимо разработать на его основе лекарственное средство. В настоящее время roxine проходит клинические испытания в FDA и демонстрирует потенциал, несмотря на медленный прогресс из-за побочных эффектов и ограниченного числа пациентов.

Искусственный интеллект (ИИ) все чаще используется в дерматологии и при анализе медицинских изображений, в том числе изображений мозга и легких. По сравнению с врачами-людьми, ИИ демонстрирует более высокую точность анализа изображений благодаря своим расширенным возможностям. Пациенты могут предпочесть получать диагнозы, которые сочетают в себе как опыт врача, так и результаты искусственного интеллекта для получения более достоверных заключений.

Будущее медицины: качественный скачок в понимании работы мозга Через десять лет медицина претерпит значительные изменения. Эксперты прогнозируют качественный скачок в понимании функций человеческого мозга и клеточных программ к середине 2030-х годов. Этот прорыв позволит нам понять, как работает каждая клетка, уделяя особое внимание функциям мозга из-за их сложности и важности.

Доступная технология, имитирующая функциональность человеческого Мозга К 2035 году ожидаются достижения, при которых доступные компьютеры стоимостью около 1000 долларов смогут воспроизводить деятельность человеческого мозга с помощью своей архитектуры. Эти прогнозы указывают на эпоху, когда технологии в точности имитируют биологические процессы на фундаментальном уровне.

Роль и направленность лаборатории биоинформатики Биоинформатика - междисциплинарная наука, объединяющая математику, биологию и науку о данных. Основанная в 2018 году на факультете компьютерных наук Высшей школы экономики, эта международная лаборатория специализируется на разработке современных методов машинного обучения для изучения клеточных процессов с помощью вычислительных экспериментов, а не традиционных лабораторных методов. Основная цель - понять генетические программы, позволяющие управлять их функциями путем анализа геномных последовательностей, закодированных с помощью алгоритмов.

Проблемы и приложения в биоинформатических исследованиях Понимание того, как функционируют клетки, предполагает расшифровку сложных слоев, выходящих за рамки кодирования ДНК, таких как эпигенетика, которая помечает гены для активации или деактивации, не изменяя сам геном. Это фундаментальное исследование требует искусственного интеллекта из-за обширных наборов экспериментальных данных, которые выявляют закономерности, которые нелегко обнаружить с помощью обычных статистических методов. Сотрудничество с экспериментаторами имеет решающее значение для проверки гипотез, сгенерированных на основе моделей искусственного интеллекта; практические приложения включают анализ медицинских данных о пациентах, таких как кардиогеномные панели.

Образовательные программы в области кардиогенной биоинформатики Для тех, кто интересуется кардиогенной биоинформатикой, появляются новые специализации и образовательные программы. Доступна магистерская программа "Анализ данных в биологии и медицине", посвященная этой междисциплинарной области. В программу принимаются как выпускники компьютерных наук без биологического образования, которые хотят применить свои навыки для анализа биологических или медицинских данных, так и выпускники биологии или медицины со склонностью к вычислительным наукам.

Акцент на междисциплинарном обучении Основной упор в обучении делается на подготовку специалистов на стыке нескольких дисциплин. Студенты должны быть готовы к углубленному изучению дополнительных смежных областей. Такой междисциплинарный подход гарантирует, что студенты станут опытными экспертами, способными преодолеть пробелы между различными научными областями.

Роль искусственного интеллекта в медицине Искусственный интеллект (ИИ) приобретает все большее значение в области медицины, особенно в области биоинформатики. По мере развития этой области возникает вопрос о том, не станет ли потребность в докторах меньше. Однако искусственный интеллект не сократит число врачей, а скорее повысит их квалификацию, требуя от них изучения дополнительных дисциплин в области молекулярной биологии и генетики.

Подготовка будущих медицинских работников к интеграции искусственного интеллекта Студенты-медики должны подготовиться к соревнованиям с ИИ, если они хотят оставаться профессионалами высокого уровня. Эта подготовка включает в себя расширение их знаний за рамки традиционных медицинских программ, включая углубленные курсы по молекулярной биологии и генетике.

Ученый мечтает открыть механизмы управления генетическими программами для улучшения здоровья человека. Их особенно интересуют вторичные структуры ДНК и то, как ими можно манипулировать, чтобы повысить способность иммунных клеток распознавать и уничтожать опухолевые клетки. Потенциал заключается в реактивации присущих организму программ омоложения, которые существуют естественным образом, но со временем становятся неактивными.