IBM, 알츠하이머 병 조기 발견을위한 기계 학습 모델 개발

IBM

또한 우리는 알고 IBM은 인정받는 기업입니다 미국의 다국적 기술 및 컨설팅 회사, 작년에 Red Hat을 구매했습니다. 그러나 기계 학습 모델에도 관여합니다.

그중 현재 질병의 조기 발견을 위해 노력하고 있습니다. 인공 지능이 사회의 이익을 위해 사용될 수있는 분야가 있다면 아마도 인공 지능이 전문가에게 귀중한 도움을 줄 수있는 의료 분야 일 것입니다.

의사가 환자를 진단하는 데 도움을주기 위해 인공 지능이이 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다., 특히 결정을 내리기 전에 많은 양의 데이터를 분석해야하는 불명확 한 경우.

Watson과 함께 IBM은 의료 서비스 분야에서 인공 지능의 선구자 중 하나였습니다., 기술 대기업의 코 그너 티브 서비스를 지원하는 AI는 이미 입증되었습니다.

예를 들어 그의 공격 중 하나에서 Watson은 환자에게서 의사가 발견하지 못한 희귀 한 백혈병을 발견했습니다.

의사들은 전통적인 방법을 사용하여 급성 골수성 백혈병에 걸린 60 세 여성을 진단했습니다.

백혈병 사례를 진단하는이 고전적인 방법은 환자의 유전 정보를 분석 한 전문 의사 팀이 수행 한 평가와 비교할 수있는 임상 연구를 기반으로합니다.

백혈병의 성공 이후, IBM은 알츠하이머 병을 공격합니다.

연구원 알츠하이머 병이 발생하기 몇 년 전에 머신 러닝과 간단한 혈액 검사를 통해 알츠하이머 병을 감지하는 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다.

공동선을위한 기술

과학 저널 Nature에 실린 연구에서 IBM은 기계 학습과 인공 지능을 이용하여 알츠하이머 병을 발견 할 수 있다고 말합니다 침습적이고 값 비싼 테스트에 의지하지 않고 일찍.

뇌척수액을 제거하여 포함 된 베타-아밀로이드 수준을 테스트하는 대신, 최근 연구에 따르면 혈중 단백질 수치가 10 년 전 환자의 알츠하이머 병을 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 접근 방식은 머신 러닝과 인공 지능 기술을 사용하여 결정적인 결과를 도출하는 IBM 연구원들이 채택했습니다.

"혈액 수집은 체계적이고 최소한의 침습적이며 저렴합니다."라고 IBM 연구원은 말합니다.

우리의 연구에서 우리는 기계 학습 접근 방식을 사용하여 개인의 뇌척수액의 아밀로이드 상태를 저렴하고 최소한으로 침습적으로 추정 할 수있는 혈액 기반 서명을 개발하고 있습니다.

우리는 혈장 성분에서 파생 된 무작위 숲 모델이 피험자가 알츠하이머 병 위험의 지표 인 뇌척수액에서 비정상적인 (낮은) 베타-아밀로이드 수치를 가지고 있음을 정확하게 예측할 수 있음을 보여줍니다. «

2000 년대 초부터 알츠하이머 병 증상이있는 개인을 대상으로 한 수백 건의 임상 실험이있었습니다.

그러나, 부분적으로인지 장애 환자의 시험으로 인해 높은 실패율이 있습니다.

이미 질병의 마지막 단계에 있기 때문에 중요합니다. 질병을 조기에 발견 할 수 있다면 결정적인 시험을 거쳐이 질병에 대한 치료법을 찾을 수 있습니다.. 이러한 의미에서 IBM의 작업이 중요합니다.

"테스트가 아직 연구 초기 단계에 있지만 약물 실험을위한 개인 선택을 개선하는 데 잠재적으로 도움이 될 수 있습니다. 경미한인지 장애가있는 사람들이

뇌척수액의 비정상적인 아밀로이드 농도는 알츠하이머 병에 걸릴 확률이 2.5 배 더 높을 것이라고 IBM은 말합니다.

현재 IBM 연구원들은 통계적 정확도가 77 %라고 발표했습니다. 이는 작업이 아직 초기 단계이기 때문에 좋은 결과입니다.

IBM 팀은 또한 기계 학습 알고리즘이 연구용으로 개발 그들은 뇌척수액에서 다른 바이오 마커를 모델링하고 검출하기 위해 확장 될 수 있습니다.

출처 : https://www.nature.com


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