Medycyna i inne dziedziny nauki zawsze wykorzystywały moc obliczeniową wszędzie tam, gdzie ją znalazły – aby pomóc modelować szybciej i szybciej opracować opłacalne leki.
Ale kiedy zastosujemy najnowsze osiągnięcia sztucznej inteligencji w najbardziej zaawansowanych programach opracowywania leków, otrzymamy coś zupełnie innego: prawdziwie „spersonalizowaną medycynę”. Ale co w tym jest spersonalizowane i jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja?
Co nowego w rozwoju sztucznej inteligencji i leków?
Ostatnio opublikowano wiele badań opisujących praktyczne sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji do osiągnięcia spersonalizowanej opieki zdrowotnej. Naukowcy, którzy opublikowali w SLAS Technology and Science Translational Medicine, opisują zastosowanie opartej na sztucznej inteligencji „platformy do optymalizacji fenotypów kwadratowych” lub QPOP.
Jest to wymyślna nazwa dla czegoś, czego naukowcy wszelkiego rodzaju od dawna pożądali: komputer wystarczająco potężny i algorytm wystarczająco złożony, aby pomóc w opracowaniu i przetestowaniu jak największej liczby realnych nowych formuł leków, aby:
Zapewnij realny przebieg leczenia pacjentowi, którego fizjologia sprawiła, że konwencjonalne metody leczenia były nieskuteczne lub stan niemożliwy do zdiagnozowania. Bezpiecznie modeluj komputerowo jak najwięcej potencjalnych nowych receptur leków, aby pokonać konkurentów na rynku lub ulepszyć istniejące receptury.
W jednym z tych „komentarzy” na temat metody „QPOP” naukowcy wykorzystali szpiczaka mnogiego jako przykład stanu uporczywie opornego na leki. Ponieważ platforma sztucznej inteligencji „analizowała liczby”, jak to bywa, małe pule danych były testowane w krótkich odstępach czasu i niezwykle wydajnie. Bardziej efektywnie, niż mógłby to zrobić jakikolwiek zespół ludzkich naukowców.
W rezultacie sztuczna inteligencja odkryła znacznie większą pulę potencjalnych pacjentów. Mówiąc dokładniej, sztuczna inteligencja odpowiada za wiele złożonych „ścieżek sygnalizacyjnych”, których nowotwory używają do rozprzestrzeniania się w organizmie człowieka. Ponieważ rak i inne poważne dolegliwości postępują nieco inaczej dla każdego pacjenta w oparciu o ich wyjątkową fizjologię, naukowcy potrzebowali narzędzia, które mogłoby stworzyć jak najwięcej realnych rozwiązań dla jak największej liczby pacjentów.
Znaleźli to narzędzie w AI. A wraz z nim wiele innych potencjalnych pozytywnych perspektyw dla pacjentów potrzebujących ulgi.
Inne zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie na zamówienie
Jeśli brzmi to tak, jakby „kombinacje leków” obejmowały po prostu zmieszanie kilku składników w różnych proporcjach, wiedz, że jest to o wiele bardziej skomplikowane. Tej platformie sztucznej inteligencji powierzono zadanie dostosowania związków do „uzbrojonego” użycia przeciwko celom na poziomie molekularnym. Nie jest to łatwe zadanie – ale to połączone badanie i dostępny szczegółowy komentarz pokazały drogę naprzód.
W rzeczywistości jest to tylko jedna z kilku prób wykorzystania sztucznej inteligencji do „rozwiązywania” spersonalizowanych sposobów, w jakie choroba wpływa na organizm. Istnieje również kilka zupełnie różnych klas aplikacji dla sztucznej inteligencji. Jednym z najwcześniejszych był rozwój przemysłowego Internetu rzeczy – a zwłaszcza IIoT, ponieważ dotyczy on pomieszczeń czystych, magazynów w łańcuchach chłodniczych, dostaw leków i szczepionek i nie tylko.
Na przykład ogromnym i kosztownym problemem jest to, że około 4 procent leków marnuje się, ponieważ nie są dostarczane w stanie nadającym się do użytku. Dostępność bardziej wyrafinowanych czujników do dostaw leków, nie wspominając o niższych barierach dostępu dla łączności bezprzewodowej, oznacza, że kiedy przesyłki farmaceutyczne są narażone na wahania temperatury podczas transportu, zautomatyzowany sprzęt do kontroli klimatu może w razie potrzeby dokonać odpowiednich zmian.
Sztuczna inteligencja jest wszędzie indziej w rozwoju leków i opiece zdrowotnej. Powinien też pomóc na wiele sposobów w naszym dążeniu do bardziej dostępnego, społecznego, przejrzystego, dokładnego i wydajnego systemu opieki zdrowotnej. Spojrzenie na scenę przedsiębiorczości ujawni dziesiątki młodych firm, które od bardzo dawna zidentyfikowały sztuczną inteligencję jako jeden z najważniejszych obszarów innowacji w dziedzinie opieki zdrowotnej.
Oto krótki przegląd technologii opartej na sztucznej inteligencji, która pojawia się w rurociągu opieki zdrowotnej. Spodziewaj się, że uczenie maszynowe wkrótce odegra istotną rolę w:
Budowanie odchudzonych i bardziej zautomatyzowanych funkcji administracyjnych i biurokratycznych w systemach opieki zdrowotnej i małych praktykach Dopasowywanie wnioskodawców do badań klinicznych, które odpowiadają ich stanowi – oraz w przypadku bardziej specjalistycznych badań, które pasują do wszelkich charakterystycznych markerów pacjentów Przeglądanie dostępnych historii i danych zdrowotnych pod kątem sygnałów ostrzegawczych, które ludzie może przeoczyć Walidację wyników testów chemicznych wszelkiego rodzaju znacznie szybciej niż w przypadku poprzednich metod Wykonaj modelowanie białek, aby lepiej zrozumieć mechanikę choroby i odkryć nowe metody leczenia
Nie chodzi więc tylko o tworzenie nowych kombinacji leków dla pacjentów, którzy już są chorzy. W niektórych przypadkach chodzi o umożliwienie platformom sztucznej inteligencji dostępu do danych już zgromadzonych na temat pacjenta – takich jak odpowiednie frazy kluczowe w dokumentacji medycznej, historie szczepień i leków, markery genetyczne, dane z urządzeń do noszenia i monitorów serca – oraz odkrycie, w jaki sposób cóż, może przewidzieć poważne warunki, zanim staną się nieuleczalne lub pogorszą.
W takich przypadkach medycyna spersonalizowana staje się bardziej proaktywna niż reaktywna. Obie są niezwykle obiecującymi ścieżkami ciągłych badań i innowacji.
Źródło zdjęcia: anyaivanova / Shutterstock
Kayla Matthews jest starszym autorem w MakeUseOf i niezależnym autorem w Digital Trends. Aby dowiedzieć się więcej o Kayli, odwiedź jej witrynę internetową produktywnośćbytes.com.
