28.02.2021

Как ИИ способствует развитию медицины

Искусственный интеллект (ИИ) уже имел широкое применение в производстве ранее, где он позволяет машине очень хорошо выполнять одну задачу, такую ​​как осмотр продукта или сборка. В последнее время другой тип ИИ, который позволяет машине выполнять задачи, требующие более сложного анализа, применяется в медицине в таких областях, как прогнозирование передачи заболеваний и открытие лекарств.

Прогнозирование ИИ и передачи болезней

Моделирование и прогнозирование передачи заболеваний имеют решающее значение, поскольку они предлагают понимание и потенциальные стратегии для профилактики заболеваний, а также для карантина и лечения пациентов.

В последние годы академические исследователи начали применять ИИ для прогнозирования заболеваний. 

Например, группа из Массачусетского технологического института использовала ИИ и мобильные данные для  моделирования и прогнозирования  распространения лихорадки денге в Сингапуре. Кроме того, группа на Филиппинах использовала машинное обучение для определения факторов погоды и землепользования, которые влияют на передачу одного и того же заболевания.

Другой пример — ВИЧ. Выявление пациентов с ВИЧ для предотвращения распространения болезни — это проблема. В Соединенном Королевстве четверть носителей ВИЧ теперь знают, что они инфицированы. Группа исследователей использовала алгоритмы для более эффективного определения местонахождения этой группы людей и предотвращения 5% новых случаев инфицирования без изменения поведения носителей ВИЧ. Наконец, с помощью машинного обучения команда из США использовала данные о поведении животных и экологии, чтобы предсказать, какой тип летучих мышей наиболее вероятно распространит Эбола. 

В 2020 году пандемия Covid-19, вызванная вирусом SARS-CoV-2, подтолкнула использование ИИ для прогнозирования заболеваний до глобального уровня.

Еще в конце 2019 года BlueDot , канадская компания, которая успешно предсказала распространение вируса Зика во Флориде в 2016 году, первой идентифицировала кластер «необычных случаев пневмонии» в Ухане, Китай; группа случаев в конечном итоге переросла в пандемию Covid-19. Позже, используя различные наборы данных, такие как глобальные данные о продаже авиабилетов, BlueDot смогла определить города, в которых с наибольшей вероятностью будут зарегистрированы случаи заболевания Covid-19. С другой стороны, лаборатория Tencent AI использовала ИИ, чтобы предсказать вероятность развития критических симптомов у пациента, инфицированного Covid-19.

Прямо сейчас ИИ используется для  прогнозирования  ускорения, пика и снижения случаев Covid-19 в США. Такая информация поможет правительствам выделить ресурсы в определенные регионы или города или перераспределить пациентов, чтобы сбалансировать нагрузку на несколько систем здравоохранения. С другой стороны, в исследовании 2017 года использовалось моделирование искусственного интеллекта для определения различных стратегий лечения вируса гепатита С в рамках бюджета разного размера. Когда бюджет был ограничен, лучше всего было сосредоточиться на раннем лечении; когда бюджет был больше, было бы эффективно больше денег на скрининг и тестирование.  

В будущем искусственный интеллект, вероятно, будет участвовать в прогнозировании будущих вспышек.

ИИ и открытие лекарств

Помимо помощи в разработке вакцин , AI также помогает в разработке лекарств против Covid. На самом деле ИИ может ускорить открытие лекарств в целом.

Процесс открытия лекарств начинается с идентификации целевого гена, который участвует в заболевании. Процесс направлен на идентификацию соединения, которое может взаимодействовать с геном и препятствовать формированию болезни.

Скрининг лекарств или процесс идентификации соответствующего соединения, используемый для включения тестирования многих библиотек соединений для выявления «попадания»; такая стратегия часто имеет низкую вероятность успеха. Разработка лекарств обходится чрезвычайно дорого, потому что многие лекарственные препараты-кандидаты терпят неудачу во время клинических испытаний, что делает предыдущие вложения в них невозвратными. По некоторым оценкам, на разработку, получение разрешения регулирующих органов и выпуск на рынок препарата требуется более 900 миллионов долларов.

В результате рациональный дизайн лекарств все чаще рассматривается как более рентабельный подход, позволяющий максимизировать соответствие между целевым лекарством и лекарством-кандидатом и увеличить шансы лекарственного средства на успех в клинических испытаниях.

Искусственный интеллект может помочь исследователям копить знания в биомедицинских базах данных и литературе, такие как структуры белков, взаимодействия белок-лиганд и генетические последовательности, для оптимизации дизайна лекарств. Между тем, в лаборатории искусственный интеллект и роботизация могут помочь ученым быстро и точно тестировать больше соединений. 

Более десяти лет назад пара роботов, метко названных Адам и Ева , уже смогла предсказать функцию дрожжевого гена и определить общий ингредиент зубной пасты как потенциальное средство лечения устойчивых к лекарствам малярийных паразитов.

Теперь сотни небольших биотехнологических компаний используют искусственный интеллект для разработки новых лекарств. В 2017 году более 200 стартапов уже использовали ИИ для открытия новых лекарств. Например, исследователи из американской компании Berg используют ее платформу искусственного интеллекта для анализа огромного количества данных, полученных от пациентов, для выявления ранее неизвестных механизмов рака. Обладая таким пониманием, они смогли обнаружить новые мишени для лекарств и кандидатов на лекарства.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.
Принять