Watson doktor nekişand, û pir baş

Her çend, wekî di gelek warên din de, heyecana ku bijîjkan bi AI-yê biguhezînin piştî rêzek têkçûnên tespîtkirinê hinekî kêm bûye, xebata li ser pêşkeftina derman-based AI hîn jî berdewam e. Ji ber ku, di heman demê de, ew hîn jî fersend û şansek mezin pêşkêşî dikin ku karbidestiya operasyonan li gelek deverên wê baştir bikin.

IBM di 2015-an de hate ragihandin, û di 2016-an de ew gihîştina daneyên çar pargîdaniyên mezin ên daneyên nexweşan (1). Ya herî navdar, bi saya gelek raporên medyayê, û di heman demê de projeya herî ambargoya ku îstîxbarata sûnî ya pêşkeftî ji IBM bikar tîne bi onkolojiyê ve girêdayî bû. Zanyar hewl didin ku çavkaniyên berfireh ên daneyan bikar bînin da ku wan bişopînin da ku wan veguherînin dermanên dij-penceşêrê yên xweş adapteyî. Armanca demdirêj ew bû ku Watson bibe hakem ceribandinên klînîkî û encamên wekî doktor dê.

1. Yek ji dîmenên pergala bijîjkî ya Watson Health

Lêbelê, derket holê ku Watson nikare serbixwe serî li wêjeya bijîjkî bide, û her weha nikare agahdariya ji tomarên bijîjkî yên elektronîkî yên nexweşan derxe. Lê belê sûcdariya herî giran a li hemberî wî ev bû nekarîniya bi bandor li hevberkirina nexweşek nû bi nexweşên din ên penceşêrê yên kevin re û tespîtkirina nîşanên ku di nihêrîna pêşîn de nayên dîtin.

Bê guman, hin onkolog jî hebûn ku digotin ku baweriya wan bi dadbariya wî heye, her çend bi piranî di warê pêşniyarên Watson de ji bo dermankirinên standard, an wekî nerînek bijîjkî ya pêvek, zêde. Gelekan destnîşan kir ku ev pergal dê ji bo bijîjkan bibe pirtûkxaneyek xweser a mezin.

Di encama nirxandinên ne pir xweş ên IBM de pirsgirêkên bi firotina pergala Watson li saziyên bijîjkî yên Dewletên Yekbûyî. Nûnerên firotanê IBM karîbûn wê bifroşin hin nexweşxaneyên li Hindistan, Koreya Başûr, Tayland û welatên din. Li Hindistanê, bijîjkan () pêşniyarên Watson ji bo 638 bûyerên kansera pêsîrê nirxandin. Rêjeya lihevhatina ji bo pêşniyarên dermankirinê 73%. Xerabtir Watson dev ji Navenda Bijîjkî ya Gachon a li Koreya Başûr berda, ku pêşniyarên wî yên çêtirîn ji bo 656 nexweşên penceşêrê yên kolorektal tenê ji sedî 49-ê demê bi pêşniyarên pisporan re hevaheng bûn. Bijîşkan ev nirxandin kirin Watson bi nexweşên pîr re baş nekirji ber ku hin dermanên standard pêşkêşî wan nekir, û xeletiya krîtîk kir ku ji bo hin nexweşên bi nexweşiya metastatîk çavdêriya dermankirina aggressive kir.

Di dawiyê de, her çend xebata wî wekî teşhîskar û bijîjk neserkeftî tê hesibandin, hin warên ku wî pir bikêrhatî îsbat kiriye hene. Mal Watson ji bo Genomics, ku bi hevkariya Zanîngeha Karolînaya Bakur, Zanîngeha Yale û saziyên din ve hatî pêşve xistin, tê bikar anîn. laboratuarên genetîkî ji bo amadekirina raporên ji bo onkologan. Pelê lîsteya dakêşanên Watson mutasyonên genetîkî di nexweşek de û dikare di çend hûrdeman de raporek çêbike ku tê de pêşniyarên ji bo hemî dermanên girîng û ceribandinên klînîkî hene. Watson agahdariya genetîkî bi hêsanî bi rê ve dibeji ber ku ew di pelên birêkûpêk de têne pêşkêş kirin û nezelalî di nav xwe de ne - an mutasyonek heye an jî mutasyon tune.

Hevkarên IBM li Zanîngeha Karolînaya Bakur di sala 2017-an de kaxezek li ser karîgeriyê weşandin. Watson di 32% ji wan de mutasyonên potansiyel girîng ên ku ji hêla lêkolînên mirovî ve nehatibû nas kirin dît. nexweşan dixwendin, wan ji bo dermanê nû berendamên baş çêkir. Lêbelê, hîn jî delîl tune ku bikar anîn encamên dermankirinê çêtir dibe.

Xwedîkirina proteînan

Ev û gelek mînakên din di wê baweriyê de zêde dibin ku hemî kêmasiyên di lênihêrîna tenduristî de têne çareser kirin, lê divê em li deverên ku ev bi rastî dikare alîkariyê bike bigerin, ji ber ku mirov li wir pir baş nabin. Qadeke wisa ye, bo nimûne, lêkolîna proteîn. Sala borî, agahdarî derket holê ku ew dikare bi rengekî rast şeklê proteînan li gorî rêza wan pêşbîn bike (2). Ev karekî kevneşopî ye, ji hêza ne tenê mirovan, lê tewra komputerên hêzdar jî wêdetir e. Ger em li ser modela rast a zivirîna molekulên proteîn serwer bin, dê ji bo terapiya genê derfetên mezin hebin. Zanyar hêvî dikin ku bi alîkariya AlphaFold em ê fonksiyonên bi hezaran lêkolîn bikin, û ev, di encamê de, dê rê bide me ku em sedemên gelek nexweşiyan fam bikin.

Figure 2. Tewandina proteînê ku bi AlphaFold-a DeepMind ve hatî model kirin.

Now em dused mîlyon proteînan dizanin, lê em bi tevahî avahî û fonksiyona beşek piçûk a wan fam dikin. Proteins ew avahiya bingehîn a organîzmayên zindî ye. Ew ji piraniya pêvajoyên ku di hucreyan de diqewimin berpirsiyar in. Ew çawa dixebitin û çi dikin ji hêla avahiya wan a 50D ve tê destnîşankirin. Ew bêyî ti rêwerzan forma guncan digirin, ku bi qanûnên fizîkê têne rêve kirin. Bi dehsalan, rêbazên ceribandinê rêbaza sereke ye ji bo destnîşankirina şeklê proteînan. Di salên XNUMX-an de, karanîna Rêbazên krîstolografî yên tîrêjê. Di deh salên dawî de, ew bûye amûra lêkolînê ya bijartî. mîkroskopiya krîstal. Di salên 80 û 90-an de, xebata li ser karanîna komputeran ji bo destnîşankirina şeklê proteînan dest pê kir. Lêbelê, encam hîn jî zanyar razî nebûn. Rêbazên ku ji bo hin proteînan dixebitin ji bo yên din nexebitin.

Jixwe di sala 2018 de AlphaFold di nav de ji pisporan nas kirin modelkirina proteîn. Lêbelê, wê demê ew rêbazên pir dişibin bernameyên din bikar anîn. Zanyaran taktîk guherandin û taktîkek din ava kirin, ku di heman demê de agahdariya li ser sînorkirinên laşî û geometrîkî di pêçandina molekulên proteîn de bikar anî. AlphaFold encamên neyeksan dane. Carinan ew çêtir dikir, carinan xirabtir. Lê hema du-sê pêşbîniyên wî bi encamên ku bi rêbazên ceribandinê hatine bidestxistin re hevaheng bûn. Di destpêka sala 2-an de, algorîtmayê avahiya çend proteînên vîrusa SARS-CoV-3 diyar kir. Dûv re, hate dîtin ku pêşbîniyên ji bo proteîna Orf2020a bi encamên ku bi ceribandinê hatine bidestxistin re hevaheng in.

Ew ne tenê di derbarê lêkolîna awayên hundurîn ên proteînan de, lê di heman demê de di derbarê sêwiranê de jî ye. Lêkolînerên ji înîsiyatîfa NIH BRAIN bikar anîn fêrbûna makîneyê proteînek ku dikare asta serotonin a mêjî di demek rast de bişopîne pêşve bibe. Serotonin neurokîmyewî ye ku di ka çawa mejî raman û hestên me kontrol dike de rolek sereke dilîze. Mînakî, gelek antîdepresan têne çêkirin ku nîşanên serotonin ên ku di navbera neuronan de têne veguheztin biguhezînin. Di gotarek di kovara Cell de, zanyar diyar kirin ku ew çawa pêşkeftî bikar tînin rêbazên endezyariya genetîkî proteînek bakterî veguherîne amûrek lêkolînê ya nû ku dikare ji rêbazên heyî veguheztina serotonin bi rastbûnek mezintir bişopîne. Ceribandinên pêş-klînîkî, bi piranî di mişkan de, destnîşan kirin ku senzor dikare tavilê di xew, tirs û danûstendinên civakî de guheztinên nazik di asta serotoninê de tespît bike û bandora dermanên nû yên psîkoaktîf biceribîne.

Têkoşîna li dijî pandemiyê her gav bi ser neketiye

Beriya her tiştî, ev yekem serhildana ku me li ser MT nivîsî bû. Lêbelê, mînakî, heke em li ser pêvajoya pêşveçûna pandemîk biaxivin, wê hingê di qonaxa destpêkê de, AI wekî tiştek têkçûn xuya bû. Alim gilî kirine ku Intellistîxbarata Artificial li ser bingeha daneyên serpêhatiyên berê nekare rêjeya belavbûna coronavirus rast pêşbîn bike. “Ev çareserî di hin waran de baş dixebitin, wek mînak naskirina rûyên ku hejmareke diyar a çav û guhên wan hene. Serpêhatiya SARS-CoV-2 Van bûyerên berê nenas in û gelek guhêrbarên nû ne, ji ber vê yekê îstîxbarata sûnî li ser bingeha daneyên dîrokî yên ku ji bo perwerdekirina wê hatine bikar anîn baş naxebite. Pandemîk destnîşan kir ku divê em li teknolojiyên din û nêzîkatiyên din bigerin, "Maxim Fedorov ji Skoltech di Nîsana 2020-an de di daxuyaniyekê de ji medyaya rûsî re got.

Bi demê re hebûn Lêbelê algorîtmayên ku xuya dikin ku di şerê li dijî COVID-19 de kêrhatiya mezin a AI-ê îsbat dikin. Zanyarên li Dewletên Yekbûyî di payîza 2020-an de pergalek pêşve xistin da ku di mirovên bi COVID-19 de qalibên kuxikê yên taybet nas bikin, hetta ku nîşanên din tune bin.

Dema ku vakslêdan xuya bûn, fikra ku alîkariya vakslêdana nifûsê bike çêbû. Wê dikare, wek nimûne alîkariya veguheztin û lojîstîka vakslêdanan model bikin. Di heman demê de di destnîşankirina kîjan gelan de divê pêşî werin vakslêdan da ku zûtir bi pandemiyê re mijûl bibin. Ew ê di heman demê de alîkariya pêşbînkirina daxwazê ​​bike û dem û leza derzîlêdanê xweşbîn bike bi zû tespîtkirina pirsgirêk û tengasiyên di lojîstîkê de. Kombûna algorîtmayan bi çavdêriya domdar dikare di heman demê de di derheqê bandorên alî û bûyerên tenduristiyê de zû agahdarî peyda bike.

van pergalên ku AI-ê bikar tînin di başkirin û başkirina lênihêrîna tenduristiyê de jixwe têne zanîn. Awantajên wan ên pratîkî hatin nirxandin; ji bo nimûne, sîstema lênêrîna tenduristiyê ji aliyê Macro-Eyes li Zanîngeha Stanford li Dewletên Yekbûyî yên Amerîkayê. Mîna gelek saziyên din ên tenduristiyê, pirsgirêk nebûna nexweşên ku serî li randevûyê nedan bû. Çavên Macro pergalek çêkir ku dikare bi pêbawer pêşbîn bike ka kîjan nexweş ne ​​muhtemelen li wir bin. Di hin rewşan de, ew dikare ji bo klînîkan dem û cîhên alternatîf jî pêşniyar bike, ku dê şansê xuyangkirina nexweşek zêde bike. Dûv re, teknolojiyek wusa li deverên cihêreng ji Arkansas heya Nîjerya bi piştgirî, bi taybetî, Ajansa Dewletên Yekbûyî ji bo Pêşkeftina Navneteweyî i.

Li Tanzanyayê, Macro-Eyes li ser projeyek ku armanc jê re bû xebitî zêdekirina rêjeyên vakslêdana zarokan. Nermalavê analîz kir ku çend dozên derzîlêdanê hewce dike ku ji navendek vakslêdanê re were şandin. Wî her weha karibû binirxîne ku kîjan malbat dibe ku ji vakslêdana zarokên xwe dilgiran bin, lê ew dikarin bi argumanên guncav û cihê navendek derzîlêdanê li cîhek guncaw razî bibin. Bi karanîna vê nermalavê, hukûmeta Tanzanyayê karîbû karîgeriya bernameya xwe ya vakslêdanê ji sedî 96 zêde bike. û bermayiyên derziyê ji her 2,42 kesî 100 kêm bike.

Li Sierra Leone, ku daneyên tenduristiya niştecîhan winda bûn, pargîdanî hewl da ku vê yekê bi agahdariya di derbarê perwerdehiyê de berhev bike. Derket holê ku tenê hejmara mamoste û şagirdên wan têra ji sedî 70’î dike. rastbûna ku klînîka herêmî bigihêje ava paqij an na, ku jixwe şopa daneyan e li ser tenduristiya mirovên li wir dijîn (3).

3. Nîşana Macro-Eyes ya bernameyên lênihêrîna tenduristiyê yên AI-ê li Afrîkayê.

Mîta doktorê makîneyê winda nabe

Tevî têkçûnan Watson Nêzîkatiyên nû yên tespîtkirinê hîn jî têne pêşve xistin û her ku diçe pêşkeftîtir têne hesibandin. Berawirdkirin di îlona 2020-an de li Swêdê hatî çêkirin. di teşhîskirina wênekêşiya kansera pêsîrê de tê bikar anîn nîşan da ku ya herî baş ji wan bi heman awayî wekî radyologist dixebite. Algorîtmayan bi karanîna nêzî neh hezar wêneyên mamografiyê yên ku di dema ceribandina rûtîn de hatine ceribandin hatine ceribandin. Sê pergalên, ku wekî AI-1, AI-2 û AI-3 têne destnîşan kirin, rastiyek 81,9%, 67% bi dest xistin. û 67,4%. Ji bo berhevdanê, ji bo radyologên ku van wêneyan wekî yekem şîrove dikin, ev hejmar %77,4 bû û di rewşa radiologistsYê duyemîn ê ku vegot, ji sedî 80,1 bû. Algorîtmayên çêtirîn di heman demê de karîbû dozên ku radyologan di dema ceribandinê de ji bîr nekirin, tespît bike, û jin di kêmtirî salekê de wekî nexweş hatin teşhîs kirin.

Li gorî lêkolîneran ev encam vê yekê îspat dikin algorîtmayên îstîxbarata sûnî alîkariya rastkirina teşhîsên negatîf ên derewîn ên ku ji hêla radyologan ve hatine çêkirin. Têkelkirina kapasîteyên AI-1 bi radyologek navînî re jimara kansera pêsîrê ya ku hatine tespît kirin 8% zêde kir. Tîma li Enstîtuya Qraliyetê ya ku vê lêkolînê dike li bendê ye ku kalîteya algorîtmayên AI-ê mezin bibe. Danasîna tevahî ya ceribandinê di JAMA Oncology de hate weşandin.

W li ser pîvaneke pênc xalî. Heya nuha, em dibin şahidê bilezbûnek teknolojîk a girîng û gihîştina asta IV (otomatasyona bilind), dema ku pergal bixweber daneyên wergirtî bixweber pêvajoyê dike û agahdariya pêş-analîzkirî pêşkêşî pispor dike. Ev dem xilas dike, ji xeletiya mirovî dûr dikeve û lênihêrîna nexweşan bi bandortir peyda dike. Ew çend meh berê dadbar kir Stan A.I. di warê bijîşkiya nêzîkî wî de, prof. Janusz Braziewicz ji Civaka Polonî ji bo Bijîjka Nukleerî di daxuyaniyekê de ji Ajansa Çapemeniya Polonî re.

4. Dîtina makîneya wêneyên bijîşkî

Algorîtmayan, li gorî pisporên wekî prof. Brazievichdi vê pîşesaziyê de jî neçar e. Sedem zêdebûna bilez a hejmara testên wênekêşiya tespîtê ye. Tenê ji bo dema 2000-2010. hejmara muayeneyên MRI û muayeneyan deh qat zêde bûye. Mixabin, hejmara bijîjkên pispor ên ku dikarin wan zû û pêbawer pêk bînin, zêde nebûye. Her wiha kêmasiya teknîsyenên pispor jî heye. Pêkanîna algorîtmayên bingehîn ên AI-ê dem xilas dike û rê dide standardîzekirina tevahî ya proseduran, û her weha ji xeletiya mirovî û dermankirinên kesanetir û bikêrtir ji bo nexweşan dûr bixe.

Wekî ku derket holê jî Tiba Edlî dikarin jê sûd werbigirin pêşveçûna îstîxbarata sûnî. Pisporên di vî warî de dikarin bi analîza kîmyewî ya derzên kurm û giyandarên din ên ku li ser tevnên mirî dixwin, dema rast a mirina mirî diyar bikin. Pirsgirêk dema ku tevliheviyên derzên ji cûreyên cûda yên nekrofageyan di analîzê de tê de çêdibe. Li vir fêrbûna makîneyê tê lîstin. Zanyarên li zanîngeha Albany pêş ketine rêbazek îstîxbarata sûnî ku destûrê dide nasîna zûtir a cureyên kurmê li ser bingeha "şopên tiliyên kîmyewî" yên wan. Tîm bernameya xwe ya komputerê bi karanîna tevliheviyên cûrbecûr yên derzên kîmyewî yên ji şeş celebên mêşan perwerde kir. Wî nîşanên kîmyewî yên larvayên kêzikan bi karanîna spektrometriya girseyê deşîfre kir, ku kîmyewiyan bi pîvandina rast rêjeya girseyê bi barkirina elektrîkê ya îonekê ve nas dike.

Ji ber vê yekê, wekî ku hûn dibînin, lêbelê AI wekî detektîfek lêkolîner ne pir baş e, ew dikare di laboratuarek dadrêsî de pir bikêr be. Dibe ku me di vê qonaxê de pir zêde ji wê hêvî dikir, pêşbîniya algorîtmayên ku dê doktoran ji kar derxînin (5). Dema ku em lê dinêrin Intellistîxbarata Artificial realîsttir, li şûna gelemperî li ser feydeyên pratîkî yên taybetî sekinîn, kariyera wê ya di derman de dîsa pir hêvîdar xuya dike.

5. Dîtina erebeya doktor