Као што сви знамо ИБМ је призната компанија Америчка мултинационална компанија за консултантске услуге у технологији, који је прошле године купио Ред Хат. Ипак Такође је укључен у моделе машинског учења.
Од чега тренутно ради на раном откривању болести. Ако постоји област у којој се вештачка интелигенција може користити за добробит друштва, вероватно је у медицинској области где вештачка интелигенција може пружити драгоцену помоћ специјалистима.
Вештачка интелигенција се све више користи у овој области за помоћ лекарима у дијагнози пацијената, посебно у неочигледним случајевима који могу захтевати анализу велике количине података, пре доношења одлуке.
Са Вотсоном, ИБМ је био један од пионира вештачке интелигенције у служби медицине, а вештачка интелигенција која покреће когнитивне услуге технолошког гиганта већ је доказана.
На пример, у једном од својих подвига, Вотсон је код пацијента пронашао ретку леукемију коју лекари нису открили.
Користећи традиционалну методу, лекари су 60-годишњакињи дијагностиковали акутну мијелоичну леукемију.
Овај класични метод дијагностиковања случајева леукемије заснован је на процени тима лекара специјалиста који је анализирао генетске информације о пацијенту, као и на клиничким студијама доступним за упоређивање.
Након овог успеха у случају леукемије, између осталих болести, ИБМ напада Алзхеимерову болест.
Ваши истраживачи раде на суочавању са изазовом откривања Алцхајмерове болести годинама пре њеног догађаја путем машинског учења и једноставног теста крви.
Технологија за опште добро
У студији објављеној у научном часопису Натуре, ИБМ каже да би се машинско учење и вештачка интелигенција могли искористити за откривање Алзхеимерове болести рано без прибегавања инвазивним и скупим тестовима.
Уместо уклањања цереброспиналне течности ради испитивања нивоа бета-амилоида који садржи, недавна студија показала је да ниво протеина у крви може помоћи у дијагнози Алцхајмерове болести код пацијента пре 10 година.
Овај приступ су усвојили истраживачи ИБМ-а који користе технике машинског учења и вештачке интелигенције да би дошли до коначних резултата.
„Прикупљање крви је систематско, минимално инвазивно и јефтино“, кажу истраживачи ИБМ-а.
У свом раду развијамо потпис заснован на крви који може пружити јефтину и минимално инвазивну процену амилоидног статуса цереброспиналне течности појединца користећи приступ машинског учења.
Показали смо да случајни модел шуме изведен из компоненти плазме може тачно предвидети да испитаници имају абнормалне (ниске) нивое бета-амилоида у цереброспиналној течности, што је показатељ ризика од Алзхеимерове болести. «
Постоје стотине клиничких испитивања појединаца са симптомима Алзхеимерове болести од раних 2000-их.
Међутим, постоји висока стопа неуспеха делом због испитивања пацијената са когнитивним оштећењима.
Важно јер су већ у завршној фази болести. Могућност ранијег откривања болести могла би довести до коначних испитивања и вероватно проналаска лека за ову болест. У том смислу је ИБМ-ов рад важан.
„Иако је тест још увек у раној фази истраживања, могао би да помогне побољшању избора појединаца за испитивање лекова - утврђено је да су људи са благим когнитивним оштећењима“
Ненормална концентрација амилоида у вашој цереброспиналној течности била би 2.5 пута вероватнија за развој Алцхајмерове болести “, каже ИБМ.
За сада, истраживачи ИБМ-а најављују статистичку тачност од 77%, што је добар резултат, јер је рад још увек у повојима.
ИБМ тим такође тврди да алгоритми машинског учења развијен за истраживање могли би се проширити на моделирање и откривање других биомаркера у цереброспиналној течности.
izvor: https://www.nature.com