Alexander Vitkovski (alev_biz) wrote,
Alexander Vitkovski
alev_biz

Машинный интеллект подберет персональное лечение глиобластомы

Буквально на днях мы написали про успех очередной экспериментальной молекулы против самой убийственной опухоли человека - глиобластомы.

Машинный интеллект подберет персональное лечение глиобластомы

Сейчас же выясняется, что в будущем дозы того или иного лекарства для терапии глиобластомы сможет подбирать искусственный интеллект. Причем, находить оптимальное соотношение между минимальным количеством препарата и максимальной эффективностью.



Такие результаты своей работы представили исследователи из Media Lab Массачусетского технологического института (MIT) на конференции Machine Learning for Health 2018, которая завершилась пару недель назад в Стэнфордском университете. Они создали такой алгоритм машинного обучения, который после обзора существующих фармакологических методов лечения глиобластомы и их дозировок подбирает оптимальную и индивидуальную для каждого пациента схему, такую, чтобы при меньшей дозе достигался максимальный эффект.

Чтобы научить машину составлять план терапии, исследователи смоделировали 50 виртуальных пациентов, взяв данные о них из большой пациентской базы. Все эти люди ранее проходили традиционные схемы лечения, информация о чем также сохранялась.

Алгоритм провел более 20 000 сеансов методом «проб и ошибок». Суть в том, что он после каждого решения сверял получившийся результат с конечной эталонной целью, и если они совпадали, то машина получала условное «поощрение», а если нет – то условный «штраф». В этой задаче штраф имел максимальное значение, поскольку перед учеными стояла цель научить алгоритм максимально снижать дозировки. Поэтому машина стремилась это сделать, но не потерять в качестве и эффективности от назначаемой терапии. Такой подход называют усиленным обучением. По сути алгоритм старался количественно оптимизировать все действия, чтобы получить максимальный балл за результат для данной задачи.

В итоге интеллект протестировали на 50 новых сымитированных пациентах и сравнили его рекомендации со стандартной схемой терапии, включающей как темозоломид, так и прокарбазин, ломустин и винкристин (противоопухолевые препараты, тормозящие рост злокачественной ткани). Специалисты отмечают, что если машине не назначалось какой-либо штраф за дозу в качестве ограничения, то она разрабатывала схемы, практически идентичные решениям экспертного сообщества врачей. Однако если вводился максимальный штраф, то рекомендуемая машиной доза снижалась от 25 до 50 процентов с сохранением того же самого результата.

Самое главное – лечение можно прописывать строго индивидуально и под каждого больного.

«Это самая захватывающая часть нашей работы: мы можем создавать схемы лечения с высокой степенью точности, при этом основываясь на доказательной медицине и проводя испытания для одного человека с использованием нетривиальных архитектур машинного обучения», — отмечает старший автор работы Пратик Шах (Pratik Shah), PhD.

Текст: Анна Хоружая





Ссылка на источник

Tags: ИИ, инструменты и методы, медицина, онкология
Subscribe

Posts from This Journal “ИИ” Tag

promo alev_biz 17:23, П’ятниця Leave a comment
Buy for 20 tokens
На днях наш корреспондент посетила лекцию Георгия Носова (Georgii Nosov), нейробиолога из Университета Мюнстера, который рассказывал о поучительных историях из жизни нейронов и людей, их изучающих. «Главными героями» лекции стали эксперименты, которые сыграли ключевую роль в…
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 0 comments