Искусственный интеллект от Google справился с лечением онкологии лучше врача

2 января, 04:25

Читати українською

Искусственный интеллект на сегодняшний день применяется не только для сложных математических вычислений, но и в медицине — например, в терапии онкологических заболеваний

Недавно исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) смогли применить ИИ DeepMind для более эффективной терапии онкологических заболеваний, снизив количество осложнений в несколько раз.

Для реализации своей идеи эксперты выбрали 4 препарата: темозоломид, прокарбазин, ломустин и винкристин. После этого они позволили алгоритмам DeepMind рассчитать график приема этих препаратов, исходя из фактов о лечении данными веществами, информации о пациентах, биохимическом взаимодействии и так далее. В результате ИИ разработал курс приема и необходимую дозировку индивидуально каждому пациенту-участнику опыта.

При этом начальный этап приема лекарств ничем не отличался от «традиционного». Зато позже ИИ корректировал дозировку: отменял какие-то препараты, для одних увеличивал дозу, а для других уменьшал. Всего в эксперименте приняло участие 50 человек. Для каждого DeepMind просчитывал несколько тысяч вариантов лечения, исключая те, которые могут быть неэффективными. Более того, во время лечения DeepMind продолжал обучаться, получая баллы, если пациентам сталовилось лучше и теряя их, если самочувствие людей ухудшлось.

В результате частота применения химиотерапевтических препаратов снизилась с ежемесячной до нескольких процедур в год, дозировка снизилась вдвое, при этом сохранилась положительная динамика лечения рака и в несколько раз уменьшилось количество побочных эффектов от химиотерапии. Специалисты полагают, что аналогичный подход применим и в других медицинских областях, где для терапии необходим регулярный прием лекарств.

Ранее Politeka писала о том, что обучение искусственного интеллекта используется не только для совершенствования самой системы. Также оно помогает находить известных ученых, о которых несправедливо нет информации в Википедии.

Машинное обучение используется сейчас для сканирования научных исследований и новостей для выявления известных ученых, которых нет в Википедии. Среди этих ученых многие — женщины, и отсутствие информации о них особенно заметно в самой популярной в мире интернет-энциклопедии, в которой 82% биографий написано о мужчинах.