Seperti yang kita tahu IBM adalah syarikat yang diiktiraf Teknologi dan syarikat perundingan multinasional Amerika, yang membuat pembelian Topi Merah tahun lalu. Walaupun Ia juga terlibat dalam model pembelajaran mesin.
Yang mana kini berusaha untuk pengesanan awal penyakit. Sekiranya ada bidang di mana kecerdasan buatan dapat digunakan untuk kebaikan masyarakat, mungkin di bidang perubatan di mana kecerdasan buatan dapat memberikan bantuan berharga kepada pakar.
Kecerdasan buatan semakin banyak digunakan dalam bidang ini untuk membantu doktor dalam mendiagnosis pesakit, terutamanya dalam kes yang tidak jelas yang mungkin memerlukan analisis sejumlah besar data, sebelum membuat keputusan.
Dengan Watson, IBM telah menjadi salah satu pelopor kecerdasan buatan dalam perkhidmatan perubatan, dan AI yang memberi kuasa kepada perkhidmatan kognitif gergasi teknologi telah terbukti.
Dalam salah satu eksploitinya, misalnya, Watson mendapati pada pesakit leukemia jarang yang tidak dikesan oleh doktor.
Dengan menggunakan kaedah tradisional, doktor mendiagnosis wanita berusia 60 tahun dengan leukemia myeloid akut.
Kaedah klasik untuk mendiagnosis kes leukemia berdasarkan penilaian oleh sekumpulan doktor pakar yang menganalisis maklumat genetik pesakit, serta kajian klinikal yang tersedia untuk perbandingan.
Selepas kejayaan ini untuk kes leukemia, antara penyakit lain, IBM menyerang penyakit Alzheimer.
Penyelidik anda berusaha untuk menangani cabaran mengesan penyakit Alzheimer bertahun-tahun sebelum kejadiannya melalui pembelajaran mesin dan ujian darah sederhana.
Teknologi untuk kebaikan bersama
Dalam kajian yang diterbitkan dalam jurnal saintifik Nature, IBM mengatakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dapat dimanfaatkan untuk mengesan penyakit Alzheimer awal tanpa menggunakan ujian yang invasif dan mahal.
Daripada mengeluarkan cecair serebrospinal untuk menguji tahap beta-amiloid yang dikandungnya, Satu kajian baru-baru ini menunjukkan bahawa tahap protein dalam darah dapat membantu mendiagnosis penyakit Alzheimer pada pesakit 10 tahun sebelumnya.
Pendekatan ini telah diguna pakai oleh penyelidik IBM yang menggunakan teknik pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk mencapai hasil yang konklusif.
"Pengumpulan darah adalah sistematik, minimal invasif, dan murah," kata para penyelidik IBM.
Dalam kerja kami, kami sedang mengembangkan tanda tangan berdasarkan darah yang dapat memberikan anggaran murah dan invasif minimum mengenai status amiloid cairan serebrospinal seseorang individu dengan menggunakan pendekatan pembelajaran mesin.
Kami menunjukkan bahawa model hutan rawak yang berasal dari komponen plasma dapat meramalkan dengan tepat bahawa subjek mempunyai tahap beta-amiloid abnormal (rendah) dalam cecair serebrospinal, yang merupakan petunjuk risiko penyakit Alzheimer. «
Terdapat beratus-ratus ujian klinikal individu dengan gejala penyakit Alzheimer sejak awal tahun 2000-an.
Walau bagaimanapun, terdapat kadar kegagalan yang tinggi disebabkan oleh percubaan pesakit dengan gangguan kognitif.
Penting kerana mereka sudah berada di peringkat akhir penyakit ini. Mampu mengesan penyakit lebih awal boleh membawa kepada percubaan konklusif dan mungkin dapat mencari penawar penyakit ini. Dalam pengertian ini, kerja IBM adalah penting.
"Walaupun percubaan ini masih dalam tahap awal penelitian, ini berpotensi membantu meningkatkan pemilihan individu untuk ujian ubat - telah terbukti bahawa orang dengan gangguan kognitif ringan adalah"
Kepekatan amiloid yang tidak normal dalam cecair serebrospinal anda mungkin 2.5 kali lebih mungkin untuk menghidap penyakit Alzheimer, ”kata IBM.
Buat masa ini, para penyelidik IBM melaporkan ketepatan statistik sebanyak 77%, yang merupakan hasil yang baik, kerana karya tersebut masih dalam peringkat awal.
Pasukan IBM juga mendakwa bahawa algoritma pembelajaran mesin dibangunkan untuk penyelidikan mereka dapat diperluas ke model dan mengesan biomarker lain dalam cairan serebrospinal.
Fuente: https://www.nature.com