IBM ავითარებს მანქანური სწავლების მოდელებს ალცჰეიმერის ადრეული გამოვლენის მიზნით

IBM

როგორც ყველამ ვიცით IBM აღიარებული კომპანიაა ამერიკული მრავალეროვნული ტექნოლოგიისა და საკონსულტაციო კომპანია, რომელმაც Red Hat- ის შეძენა შარშან გააკეთა. თუმცა ის ასევე მონაწილეობს მანქანური სწავლების მოდელებში.

რომელთაგან ამჟამად მუშაობს დაავადებების ადრეული გამოვლენისთვის. თუ არსებობს სფერო, სადაც ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება საზოგადოების საკეთილდღეოდ შეიძლება, ეს ალბათ სამედიცინო სფეროშია, სადაც ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია სპეციალისტებისთვის მნიშვნელოვანი დახმარების გაწევა.

ხელოვნურ ინტელექტს ამ სფეროში სულ უფრო ხშირად იყენებენ ექიმების დასახმარებლად პაციენტების დიაგნოზირებაში, განსაკუთრებით არა აშკარა შემთხვევებში, რომლებსაც შეიძლება დასჭირდეს დიდი რაოდენობით მონაცემთა ანალიზი, გადაწყვეტილების მიღებამდე.

უოტსონთან ერთად, IBM იყო ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი პიონერი მედიცინის სამსახურშიდა AI, რომელიც ტექნიკური გიგანტის შემეცნებით მომსახურებას უზრუნველყოფს, უკვე დადასტურებულია.

მაგალითად, უოტსონმა თავის ერთ-ერთ ექსპლოიტეტში აღმოაჩინა პაციენტს იშვიათი ლეიკემია, რომელიც ექიმებმა არ აღმოაჩინეს.

ტრადიციული მეთოდის გამოყენებით, ექიმებმა 60 წლის ქალს მწვავე მიელოიდური ლეიკემიის დიაგნოზი დაუსვეს.

ლეიკემიის შემთხვევების დიაგნოზის ეს კლასიკური მეთოდი ემყარება სპეციალისტთა ჯგუფის მიერ ჩატარებულ შეფასებას, რომელიც აანალიზებს პაციენტის გენეტიკურ ინფორმაციას და ასევე კლინიკურ კვლევებს, რომელთა შედარებაც შესაძლებელია.

ლეიკემიის შემთხვევაში ამ წარმატების შემდეგ, სხვა დაავადებებთან ერთად, IBM თავს ესხმის ალცჰეიმერის დაავადებას.

თქვენი მკვლევარები ვმუშაობთ ალცჰეიმერის დაავადების გამოვლენის გამოწვევაზე მისი მოვლენამდე წლების განმავლობაში, მანქანური სწავლებისა და სისხლის მარტივი ტესტის საშუალებით.

საერთო სიკეთის ტექნოლოგია

სამეცნიერო ჟურნალ Nature- ში გამოქვეყნებულ კვლევაში IBM აცხადებს, რომ მანქანური სწავლება და ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება გამოყენებულ იქნას ალცჰეიმერის დაავადების დასადგენად ადრე ინვაზიურ და ძვირადღირებულ ტესტებს არ მიმართავს.

იმის ნაცვლად, რომ ცერებროსპინალური სითხე ამოიღოთ, რათა შეამოწმოთ მასში შემავალი ბეტა-ამილოიდი, ბოლოდროინდელმა გამოკვლევამ აჩვენა, რომ სისხლში ცილის დონემ შეიძლება დაეხმაროს ალცჰეიმერის დაავადების დიაგნოზს პაციენტში 10 წლით ადრე.

ეს მიდგომა მიიღეს IBM- ის მკვლევარებმა, რომლებიც იყენებენ მანქანური სწავლებისა და ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკას დასკვნითი შედეგების მისაღწევად.

”სისხლის შეგროვება სისტემატურია, მინიმუმ ინვაზიური და იაფია”, - ამბობენ IBM– ის მკვლევარები.

ჩვენი მუშაობის დროს, ჩვენ ვამუშავებთ სისხლზე დაფუძნებულ ხელმოწერას, რომელსაც შეუძლია უზრუნველყოს ინდივიდუალური თავის ტვინის ზურგის სითხის ამილოიდის სტატუსის იაფი და მინიმუმ ინვაზიური შეფასება მანქანური სწავლების მიდგომის გამოყენებით.

ჩვენ ვაჩვენებთ, რომ პლაზმის კომპონენტებიდან მიღებული შემთხვევითი ტყის მოდელს შეუძლია ზუსტად განსაზღვროს, რომ სუბიექტებს აქვთ პათოლოგიური (დაბალი) ბეტა-ამილოიდის დონე ცერებროსპინალურ სითხეში, რაც ალცჰეიმერის დაავადების რისკის მაჩვენებელია. «

2000-იანი წლების დასაწყისიდან დაფიქსირებულია ალცჰეიმერის დაავადების სიმპტომების მქონე ასობით კლინიკური კვლევა.

Sin ემბარგო, მაღალი უკმარისობაა, ნაწილობრივ, კოგნიტური დაქვეითების მქონე პაციენტების გამოკვლევების გამო.

მნიშვნელოვანია, რადგან ისინი უკვე დაავადების ბოლო ეტაპზე არიან. დაავადების ადრეული აღმოჩენის შესაძლებლობამ შეიძლება გამოიწვიოს საბოლოო ცდები და შესაძლოა ამ დაავადების სამკურნალო საშუალებაც აღმოჩნდეს. ამ გაგებით მნიშვნელოვანია IBM- ის მუშაობა.

”მიუხედავად იმისა, რომ ტესტი ჯერ კიდევ კვლევის საწყის ეტაპზეა, ეს შეიძლება პოტენციურად დაეხმაროს ნარკოტიკების კვლევაში ინდივიდების შერჩევის გაუმჯობესებას - დადგენილია, რომ მსუბუქი კოგნიტური დაქვეითების მქონე ადამიანები არიან”

თქვენს ცერებროსპინალურ სითხეში ამილოიდის პათოლოგიური კონცენტრაცია 2.5-ჯერ მეტი ალბათობით შეიძლება განვითარდეს ალცჰეიმერის დაავადებით ”, - ამბობს IBM.

ამ დროისთვის IBM- ის მკვლევარები აცხადებენ სტატისტიკური სიზუსტით 77% -ს, რაც კარგი შედეგია, ვინაიდან მუშაობა ჯერ კიდევ ადრეულ ეტაპზეა.

IBM- ის გუნდი ასევე აცხადებს, რომ მანქანაში სწავლის ალგორითმები შემუშავებულია კვლევისთვის მათი გაფართოება შესაძლებელია ცერებროსპინალურ სითხეში სხვა ბიომარკერების მოდელირებისა და გამოვლენის მიზნით.

წყარო: https://www.nature.com


სტატიის შინაარსი იცავს ჩვენს პრინციპებს სარედაქციო ეთიკა. შეცდომის შესატყობინებლად დააჭირეთ ღილაკს აქ.

იყავი პირველი კომენტარი

დატოვე კომენტარი

თქვენი ელფოსტის მისამართი გამოქვეყნებული არ იყო. აუცილებელი ველები აღნიშნულია *

*

*

  1. მონაცემებზე პასუხისმგებელი: მიგელ ანგელ გატონი
  2. მონაცემთა მიზანი: სპამის კონტროლი, კომენტარების მართვა.
  3. ლეგიტიმაცია: თქვენი თანხმობა
  4. მონაცემთა კომუნიკაცია: მონაცემები არ გადაეცემა მესამე პირებს, გარდა სამართლებრივი ვალდებულებისა.
  5. მონაცემთა შენახვა: მონაცემთა ბაზა, რომელსაც უმასპინძლა Occentus Networks (EU)
  6. უფლებები: ნებისმიერ დროს შეგიძლიათ შეზღუდოთ, აღადგინოთ და წაშალოთ თქვენი ინფორმაცია.