Az új AI algoritmusokat kutatók fejlesztették ki, amelyek intuitív képességekkel rendelkeznek, lehetővé téve számukra nemcsak az adatok feldolgozását, hanem a hipotézisekkel való munkavégzést is. Ez az innováció jelentős ugrást jelent a daganatkutatásban és a kezelés fejlesztésében. Zilin Xianyu csapatával, a Mayo Klinika Orvostudományi és Tudományok Főiskolájának vezetőjével az Egyesült Államokban, vezette ezt az új típusú mesterséges intelligencia (AI) osztályt.
Ez a csúcstechnológiai AI masszív adatkészletek felhasználásával van tervezve annak érdekében, hogy kibogozza a rákhoz hasonló betegségek bonyolult okait, és jelentősen javítsa a kezelési stratégiákat. Hu Li, a Mayo Klinika rendszerek biológiájára és mesterséges intelligenciára specializálódott szakembere rámutatott ezeknek az algoritmusoknak a potenciáljára, hogy feltárják azokat az összefüggéseket, amelyekre a hagyományos AI módszerek nem figyelnének fel, azon utalva, hogy a tudományos problémamegoldás és a személyre szabott orvoslás jövője átformálódhat.
A hagyományos AI-t elsősorban osztályozási feladatokban és minta felismerésben (pl. arcfelismerés, klinikai képalkotás a diagnózishoz) alkalmazták. Ezek a hagyományos algoritmusok általában nem veszik figyelembe az ismert tudományos ismereteket vagy hipotéziseket. Azonban ennek az új AI-nek a hipotézisvezérelt megközelítése autentikus eszközt biztosít a kutatóknak a betegség megértésének kiegészítéséhez a már ismert patogén genetikai variánsok és az egyes rákos gének kölcsönhatásainak integrálásával.
A kifejlesztett AI nem csak modellelőadást javít, hanem ígéretet tesz az érthetőség növelésére is, lehetővé téve azoknak az összetevőknek az azonosítását, amelyek felelősek a beteg kimeneteléért és a terápiás válaszokért. Daniel Billadeau, a Mayo Klinika immunológia professzora hangsúlyozza az új AI ígéretét nemcsak az orvosi hipotézisek tesztelésében, hanem a páciensek immunterápiára adott válaszainak előrejelzésében és magyarázatában.
A kutatócsoport sokoldalú alkalmazásokat képzel el ennek az AI-nek a daganatkutatásban, ide értve a tumoros osztályozást, a páciensek stratifikálását, a gének felfedezését, a gyógyszeres válasz előrejelzését és a daganat térbeli szervezettségének megértését. Annak ellenére, hogy az AI lehetőségei nagyok, Li figyelmeztet, hogy ezeknek az algoritmusoknak a fejlesztése szakértelmet igényel, és akadályt jelenthet a széles körű hozzáférésnek, veszélyeztetve a véletlen előítéleteket.
Mivel a hipotézisvezérelt AI még gyermekcipőben jár, kérdések merülnek fel az optimális gyakorlatokról a biológiai ismeretek integrálásában, hogy minimalizálják a torzítást és optimalizálják az értelmezést. Ennek az AI haladásának bonyolult részleteit egy „A Hipotézisvezérelt Mesterséges Intelligencia Felmérése az Onkológiában” című akadémiai cikkben osztották meg a Cancers folyóiratban. (Forrás: Mayo Klinika)
Jelenlegi Piaci Trendek:
Az elmúlt években a 2023-ra vezető időszakban nőtt az AI integrációjának trendje az egészségügyi szektorban, különösen az onkológiai kutatásban. A bonyolult biológiai adatok növekvő volumene szükségessé tette az AI algoritmusok által biztosított fejlett analitikai képességeket. A piac felismerte az AI értékét a gyógyszerkutatás felgyorsításában, a személyre szabott kezelési tervek kialakításában és az új terápiás célpontok azonosításában. Mind a vállalatok, mind a kutatóintézetek jelentősen beruháznak az AI és a gépi tanulás területén annak érdekében, hogy ezen előnyökkel járuljanak hozzá, ezáltal hozzájárulva egy növekvő AI egészségügyi piachoz.
Jelentések:
A globális AI piac az egészségügyben lenyűgöző növekedési ütemmel terjeszkedik. Ezt a növekedést az növelt számítási teljesítmény, a gépi tanulás algoritmusok fejlesztései és a sürgős szükséglet az egészségügyi költségek csökkentésére, miközben a páciensek kimeneteleit javítani kell, terelik. Előrejelzések szerint a hipotézisvezérelt AI alkalmazások szignifikánsan hozzájárulnak majd a daganatkutatás ezen piaci szegmenséhez.
Kihívások és Viták:
Az egyik legfőbb kihívás az AI bevezetése az egészségügybe, különösen az onkológiai kutatásba, azon van hogy biztosítani a páciensek adatvédelmét és személyes adatainak biztonságát. Szükség van szabványosított protokollokra és etikai irányelvekre az AI használatának kezelésére a klinikai környezetben. Egy másik vitapont az AI rendszerekben lappangó előítéletek potenciális szempontjában rejlik, amelyek a tanítóalgoritmusokra használt adatokból és a programozók által beépített belső feltételezésekből eredhetnek.
Ezen felül hiányzik az interdiszciplináris tudásban az állomány, hogy ezeket a komplex AI rendszereket fejlesszék és értsék, ami korlátozni is lehet azok elterjesztését és felügyeletét. Az AI értelmezhetőség biztosítása is további kritikus kihívás marad, vagyis az, hogy megértsük és bízzunk az AI döntéshozási folyamataiban.
Előnyök és Hátrányok:
Az innovatív AI előnyei közé tartozik:
– A komplex adatkészletek elemzésének növelése, ami jelentős áttöréseket eredményezhet a rákkutatásban.
– A diagnosztikai pontosság javulása és a személyre szabott orvoslás kialakítása a genetikai információk integrációja és a gének közötti interakciók megértése révén.
– Az AI haladó prediktív képességeinek köszönhetően az idő- és költségcsökkentés potenciális csökkenése a kutatásokban.
Azonban több hátrányt is figyelembe kell venni:
– A kialakuló elfogultsági AI algoritmusok kockázatai a nem reprezentatív adatokon történő képzésből vagy az emberi előítéletek beépítéséből származhatnak.
– Az ilyen rendszerek kifejlesztésének bonyolultsága lehetővé teheti számukra az általános tudományos és orvosi közösség számára való korlátozott hozzáférést és megértést.
– Az AI függősége a klinikus szerepének és tapasztalatának esetleges leértékelődéséhez is vezethet a diagnosztikai és kezelési folyamatban.
Kapcsolódó Linkek:
További információért a legújabb trendekről és kutatásokról az AI-ról a rák és az egészségügy területén a következő hiteles forrásokat érheti el:
Mayo Klinika
National Cancer Institute
IBM Watson Egészség
Egészségügyi Világszervezet
Kérjük, vegye figyelembe, hogy ezek a webhelyek nagy hírnévvel rendelkező egészségügyi és technológiai szervezetek fő domainjei, amelyek forrásokat és betekintést kínálnak az AI és a rákkezelés jelenlegi kutatási és fejlesztési irányzatairól.
The source of the article is from the blog guambia.com.uy