AI loodud sõjaliseks maiabi bipolaarseks raviks

Uued uuringud avastavad, et sõjaväe jaoks mõeldud masinõpperakendust saab kasutada ka bipolaarse häire ravitulemuste ennustamiseks.

Cincinnati ülikooli (UC) teadlased viisid meditsiinilise uuringu läbi, kasutades algselt õhk-õhk võitluseks välja töötatud rakendust. Masinapõhise hägusa loogika edukas kasutamine avab võimaluse kasutada tehisintellekti ehk masinõpet haiguste raviks.

Uuringus kasutasid UC meditsiinikolledži dotsent dr David Fleck ja tema kaasautorid tehisintellekti nimega "geneetilised hägusad puud", et ennustada, kuidas bipolaarsed patsiendid reageerivad liitiumile.

Bipolaarne häire, mida on kujutatud telesaates “Kodumaa” ja Oscari võitnud “Silver Linings Playbook”, mõjutab antud aastal koguni kuut miljonit täiskasvanut USA-s või neli protsenti täiskasvanud elanikkonnast.

"Psühhiaatrias on bipolaarse häire ravi sama palju kunsti kui teadus," ütles Fleck.

“Patsiendid on mania ja depressiooni perioodide vahel kõikuvad. Ravi muutub neil perioodidel. Haiguse ajal on neid tõesti raske asjakohaselt ravida. "

Uuringus leidsid teadlased kaheksa levinumast mudelist, mida praegu kasutatakse bipolaarse häire raviks, parimad prognoosid, kes reageerivad liitiumravile 75-protsendilise täpsusega.

Võrdluseks ennustas tehisintellekti abil välja töötatud UC-mudeli mudel, kuidas patsiendid reageerivad liitiumile 100 protsenti ajast. Veelgi muljetavaldavam ennustas UC mudel maniakaalsete sümptomite tegelikku vähenemist pärast liitiumravi 92-protsendilise täpsusega.

Tuleb välja, et sama tüüpi tehisintellekt, mis möödunud aastal manööverdas õhujõudude piloote simuleerimisel pärast Wright-Pattersoni õhujõudude baasis toimunud simulatsiooni, oskab sama hästi teha kasulikke otsuseid, mis võivad aidata arstidel haigusi ravida.

Tulemused ilmuvad ajakirjasBipolaarsed häired.

"See näitab, et lennunduse ja kosmonautika jaoks rahastatud jõupingutused on meditsiini valdkonnas mängude muutmiseks. Ja see on vinge, ”ütles dr Kelly Cohen, UC inseneri- ja rakendusteaduste kolledži professor.

Coheni doktorikraadi omandanud Nicholas Ernest on tehisintellekti arendus- ja konsultatsioonifirma Psibernetix, Inc. asutaja.

Psibernetix töötab selliste rakendustega nagu õhk-õhk võitlus, küberturvalisus ja ennustav analüüs. Ernesti hägune loogikaalgoritm suudab sorteerida suured võimalused parimate valikuteni jõudmiseks sõna otseses mõttes ühe silmapilgu jooksul.

"Tavaliselt on probleemidel, mida meie tehisintellekt lahendab, palju võimalikke lahendusi, mis on lõpmatud," ütles uuringu kaasautor Ernest.

Tema meeskond töötas välja geneetilise häguse loogika nimega Alpha, mis on võimeline simulatsioonide käigus tulistama inimpiloote, isegi kui arvuti lennuk oli tahtlikult aeglasema tippkiiruse ja vähem nobeda lennuomadustega.

Süsteemi autonoomne reaalajas otsuste langetamine tulistas USA õhujõudude pensionile jäänud kolonel Gene Lee igas kihluses alla.

"Tundus, et ta oli teadlik oma kavatsustest ja reageeris koheselt oma muudatustele lennus ja rakettide kasutusele võtmisele," ütles Lee eelmisel aastal. "See teadis, kuidas võita minu tehtud pilt. Vajadusel liikus see koheselt kaitsva ja ründava tegevuse vahel. "

Ameerika aeronautika- ja astronautikainstituut tunnustas Cohenit ja Ernesti tänavu nende "tehisintellekti edendamise ja rakendamise eest suuremahulistes, sisukates ja väljakutseid pakkuvates lennundusega seotud probleemides".

Cohen veetis suure osa oma karjäärist fuzzy-loogikal põhineva tehisintellektiga droonides. Ta kasutas insenerikolledži hingamispäeva, et läheneda UC meditsiinikolledžile ideega: Mis oleks, kui nad saaksid uduse loogika hämmastavat ennustavat jõudu rakendada eriti nõgestõbise meditsiinilise probleemi korral?

Meditsiinis ja lennunduses on vähe ühist. Kuid igaüks hõlmab parimatele valikutele jõudmiseks korraldatud protsessi - suurt otsustuspuud.

Hägus loogika on süsteem, mis ebakindluse või statistilise müra kompenseerimiseks ei tugine konkreetsetele definitsioonidele, vaid üldistustele. Seda tehisintellekti nimetatakse „geneetiliseks häguseks“, kuna see täpsustab oma vastust pidevalt, visates väiksemad valikud välja sarnaselt Darwini loodusliku valiku geneetiliste protsessidega.

Cohen võrdleb seda lapse tooli äratundmise õpetamisega. Pärast vaid mõne näite nägemist saab iga laps tuvastada eseme, millel inimesed toolil istuvad, olenemata selle kujust, suurusest või värvist.

„Me ei vaja õppimiseks suurt statistilist andmebaasi. Me saame asjad selgeks. Teeme midagi sarnast selle jäljendamiseks häguse loogikaga, ”sõnas Cohen.

Cohen leidis Fleckist vastuvõtliku kuulajaskonna, kes töötas UC endise pildindusuuringute keskusega. Lõppude lõpuks, kes saaks paremini lahendada ühe kõige raskema arstiteaduse probleemi kui raketiteadlane? Lennunduseinsener Cohen tundis ülesannet.

Ernest ütles, et inimesed ei tohiks tehnoloogiat selle rakendustega kokku segada. Tema väljatöötatud algoritm ei ole mõistlik olend nagu filmi "Terminaator" frantsiisi kurikaelad, vaid tema sõnul vaid tööriist, ehkki näiliselt lõputute rakendustega võimas.

Ernesti ettevõte lõi EVE - geneetilise häguse tehisintellekti, mis on spetsialiseerunud teiste geneetiliste hägusate tehisintellektide loomisele. EVE esitas bipolaarse uuringu jaoks patsiendiandmete prognoosimudeli LITHium Intelligent Agent või LITHIA.

"See ennustav mudel kasutab häguse loogika jõudu, et saaksite teha teadlikuma otsuse," ütles Ernest. Ja erinevalt muudest tehisintellekti tüüpidest saab hägune loogika lihtsas keeles kirjeldada, miks ta oma valikud tegi, ütles ta.

Teadlased tegid UC psühhiaatria ja käitumishäirete osakonna kliiniliste uuringute aseesimehe dr Caleb Adleriga koostööd, et uurida bipolaarset häiret, mis on tavaline, korduv ja sageli elukestev haigus. Vaatamata meeleoluhäirete levimusele on nende põhjused halvasti mõistetavad, ütles Adler.

"Tõesti, see on must kast," ütles Adler. "Me diagnoosime kellelgi bipolaarse häire. See on nende sümptomite kirjeldus. Kuid see ei tähenda, et kõigil on ühesugused põhjused. "

Sobiva ravi valimine võib olla sama keeruline.

„Viimase 15 aasta jooksul on mania ravimeetodeid plahvatatud. Meil on rohkem võimalusi. Kuid me ei tea, kes millele reageerib, ”ütles Adler. "Kui saaksime ennustada, kes ravile paremini reageerib, säästaksite aega ja tagajärgi."

Asjakohase hoolduse korral on bipolaarne häire juhitav krooniline haigus patsientidele, kelle elu võib normaliseeruda, ütles ta.

UC uus uuring, mida rahastati osaliselt riikliku vaimse tervise instituudi toetusega, tuvastas 20 patsienti, kellele määrati maniakaalse episoodi raviks kaheks nädalaks liitium. 20 patsiendist 15 reageerisid ravile hästi.

Algoritm kasutas teiste andmete hulgas kahte tüüpi patsiendi aju skaneerimise analüüsi, et 100% täpsusega ennustada, millised patsiendid reageerisid hästi ja millised mitte. Ja algoritm ennustas ka sümptomite vähenemist kaheksa nädala jooksul, mille saavutus tegi veelgi muljetavaldavamaks asjaolu, et ennustamiseks kasutati ainult objektiivseid bioloogilisi andmeid, mitte kogenud arstide subjektiivseid arvamusi.

Allikas: Cincinnati ülikool