Відео: Skills that Will Be Most Lucrative as Artificial Intelligence Advances (Вересень 2024)
Штучний інтелект (ШІ) досягає значних успіхів у галузі охорони здоров’я. Для запобігання захворювань медичні працівники тепер можуть використовувати дані медичних датчиків та геноміки, дисципліни молекулярної біології, яка охоплює функцію, структуру та відображення геномів. Це частина тенденції, яка називається "прогностична медицина", в якій великі дані допомагають ідентифікувати пацієнтів, які мають ризик захворювання, подібно до того, як прогнозована аналітика сьогодні використовується інструментами бізнес-аналітики для виявлення нових тенденцій та можливостей.
Трансляційний інститут Скриппса використовує дані геноміки для кращого розуміння стану здоров'я людини. Scripps співпрацює з Nvidia над розробкою AI та методів глибокого навчання, які дозволяють отримати уявлення про геноміку та цифрові датчики в смарт-годинниках, манжетах артеріального тиску та моніторах глюкози. Дані вчені можуть навіть застосувати глибоке вивчення медичних даних, що надходять із нової серії Apple Watch 4. Nvidia та Scripps проведуть це дослідження як частину нового центру досконалості на обох підприємствах компанії.
Щоб дізнатися більше про те, як ШІ та великі дані можуть допомогти генерувати уявлення про медичні сенсори, PCMag поспілкувався з провідним експертом із цифрового здоров'я та кардіологом доктором Еріком Тополем. Він також є директором та засновником трансляційного інституту Скриппса.
PCMag (PCM): Як Scripps поєднався з Nvidia?
Ерік Тополь (ET): Я ініціював це; Я багато читав про їх внесок у всю сферу глибокого навчання та AI, тому що у мене незабаром виходить книга на цю тему. Я провів багато досліджень, і зрозумів, що вони є лідером в галузі обладнання AI та в багатьох інноваціях у місцевих секторах, включаючи машини без водія, криптовалюту, відеоігри та охорону здоров'я, серед інших. Тож ми почали говорити про те, як ми могли працювати разом.
ET: Загальною метою є зміцнення здоров'я людини. Нам потрібно вміти застосовувати глибоке навчання, AI та всі його підтипи, щоб не лише аналізувати сенсорні дані та цілі послідовності геномів, але і зводити всі ці дані разом для кожної людини. Ці дані включають датчики, які вони носять, а також дані з біологічних шарів. Це не лише ДНК, білки, мікробіоми їх кишечника, метаболіти тощо, а й усі їх попередні ліки та навколишнє середовище.
З’єднуючи всі ці дані разом і витягуючи, в реальному часі значення для людини ще не досягнуто. Це далекосяжна мета, але, щоб дістатися до цього, ми повинні досягти здатності працювати з даними сенсорів, яка дуже багата і густа. Зазвичай датчики передають дані безперервно, і з часом вони видають більше даних, ніж будь-що інше, включаючи зображення та цілу послідовність геному.
- 10 кроків до прийняття штучного інтелекту у вашому бізнесі 10 кроків до прийняття штучного інтелекту у вашому бізнесі
- Цей додаток приносить потужність ШІ лікарям у світі, що розвивається Цей додаток приносить силу AI лікарям у світі, що розвивається
- "Комп'ютерні обчислення" перетворюють охорону здоров'я на систему охорони здоров'я "Комп'ютерні обчислення" перетворюють охорону здоров'я на життя
PCM: Як дані отримають значення для особи?
ET: Колись буде віртуальний медичний тренер; як сьогодні у нас є розумний динамік, який дасть вам декілька вказівок або відповідей, або ваш цифровий асистент повідомить вам про ваш графік або про те, чи варто виходити рано, щоб поїхати в аеропорт. Що ж, це приємно на сьогодні, але ми можемо зробити багато для охорони здоров’я в майбутньому. Це починається зараз з таких речей, як діабет і високий кров'яний тиск, але врешті-решт це буде стратегією профілактики для значної частини людей. Ще ніхто не зібрав її, але це кілька ранніх кроків, щоб дістатися.
PCM: Як AI насправді допоможе революціонізувати прогнозування та профілактику захворювань?
ET: Є багато шляхів, яких можна досягти. Наприклад, на сьогодні для діабетиків єдиний алгоритм, чи глюкоза йде вгору чи вниз; це німий алгоритм. Що ми знаємо, це те, що на регуляцію глюкози та стан впливає не тільки те, що їсть людина, але й їх сон, активність, мікробіома кишечника та інші фактори. Тож, що ми можемо зробити - це розробити алгоритми, які дозволять повернути всі ці дані та повернути їх особі для досягнення набагато кращої регуляції глюкози та запобігання ускладнень таких станів, як захворювання очей, захворювання нирок та судин. Алгоритми можуть також надавати життєво важливі дані для запобігання судом, астми та інфарктів. Є так багато речей, які ми можемо запобігти, дізнавшись людей, які перебувають у групі ризику, і у нас є розумні алгоритми, що дозволяють враховувати всі дані для окремої людини та надавати їм необхідні відгуки.
PCM: Чи є справжній прогрес у профілактиці ШІ та прогнозуванні захворювань сьогодні чи це щось ми побачимо в майбутньому?
ET: Ну, воно починає по-справжньому злітати; опубліковано близько п'яти різних перспективних досліджень. Отже, вони перевіряли ці алгоритми в клініці. Ми вже бачили 15 алгоритмів ШІ, затверджених Управлінням харчових продуктів та лікарських засобів США за останній рік. Розвиток ШІ ще рано, але він починає вживатися вже зараз. Рік тому це було не так, але, безумовно, в останній частині цього року ми спостерігаємо прискорені докази того, що це стає реальністю.
PCM: Чи буде AI використовувати цифрові датчики від такого продукту, як Apple Watch?
ET: Так, і новинам про це у вересні передувало повідомлення стартапу під назвою AliveCor, який вже отримав дозвіл FDA за рік до глибокого алгоритму навчання. Таким чином, люди можуть контролювати частоту серцевих скорочень у спокої та при фізичних навантаженнях, і отримувати сповіщення про те, що щось не працює, коли вони знаходяться в спокої, а серцебиття. Їм скажуть зробити кардіограму через годинник, і тоді алгоритм читається, і ви можете діагностувати фібриляцію передсердь. Отож, це вже зараз, є вже рік, а потім, його також пропонує Apple. Зараз у нас є багаторазове виявлення серцевого ритму споживачів через ШІ; це реальна історія. Ми не говоримо про алгоритми глибокого навчання, які досі перебувають у своїх крилах; вони зараз реальні.
З фібриляцією передсердь ви можете заперечити: "Чи всім потрібен Apple Watch?" Ні, але для людей, які перебувають у групі ризику або … яких лікували від фібриляції передсердь, це важлива умова, що збільшує ризик інсульту. Деяким людям потрібно мати розріджувач крові для запобігання інсульту. Отже, це не тривіальна справа, якщо у вас фібриляція передсердь і у вас будь-які порушення структури серця.
PCM: Хоча такі компанії, як 23andMe, пропонують генетичне тестування за ціною менше 200 доларів, послідовність цілого геному все ще приносить значну ціну. Чи зробить AI геномне послідовність більш доступним?
ET: Це можливо. Один із способів цього зробити - це набагато ефективніша обробка даних, тому вам не доведеться їх послідовно проводити послідовно або для стільки людей. І все-таки сьогодні секвенування індивідуального цілого геному становить близько тисячі доларів. І тому, якщо ви хочете зробити це для багатьох людей, мільйонів чи мільярдів людей, це все-таки дуже великі витрати. Існує маса способів, що AI можуть змінити і масштабувати послідовність геномів, і це не лише ДНК. Це РНК, білки, метаболіти, мікробіоми, кожен біологічний шар, до якого AI може підійти, оскільки всі вони є великими даними. Якщо він позначений "великими даними", то він в основному миготить AI.
PCM: Я бачу, що ви берете участь у науковій програмі Національного інституту охорони здоров’я. Що це означає?
ET: мільйон американців, які протягом багатьох років, ймовірно, десятиліть, дізнаються про себе, свій геном, мікробіоми та різні сенсори. Вони будуть обмінюватися цими даними, щоб ми могли допомогти - в ідеалі не лише пропагувати їхнє здоров'я, але й здоров’я наступного покоління людей. Оскільки всі ці здібності розуміти кожну людину є новими, ми лише зараз починаємо розуміти, як використовувати ці інструменти, щоб допомогти людям зберегти своє здоров'я. Ми дозволяємо людям зрозуміти власні дані, які ми повертаємо їм, щоб допомогти їм працювати зі своїми лікарями, щоб стати громадянами-вченими та піонерами у майбутньому здоров’я людини.
PCM: над чим ти працюєш із безперервними датчиками серця? Як це працює?
ET: У нас є накладний накладний накладний бандаж, який ви можете носити. Ми безперервно серцебиття 15000 людей протягом 11 або 12 днів; це величезна кількість даних. Щоб мати можливість передбачити аритмію, порушення серцевого ритму, перш ніж вона з’явиться, і знати сигнал, щоб ми могли запобігти цьому, ось що ми йдемо далі. Люди використовували ШІ для постановки діагнозу серцевого ритму, але ми намагаємося отримати його для запобігання аритмії серця. Ось наступний етап.
PCM: Яким чином грає ціле генне послідовність і як ви будете використовувати його для літнього населення?
ET: У нас дуже великий вибірки людей, і їх середній вік - 89. Вони ніколи не хворіли, і ми хочемо знати, чому. Ми вважаємо, що глибоке вивчення цих геномів, порівняно з контрольними, допоможе нам, оскільки це величезна кількість даних, яку можна переплести, щоб зрозуміти геномні варіанти у тих людей, які «старіші», які відрізняються і мають відношення до надзвичайного періоду здоров'я. Нам знадобилося майже десятиліття, щоб накопичити всіх цих людей і зробити їх послідовними.
PCM: Чи дійсно AI збереже нас здоровішими довше?
ET: Треба буде побачити. Одна річ - це обіцянка, а інша - це виконати обіцянку. Час покаже. Але я не знаю, чи бачили ми щось, що сьогодні так багато обіцяє. Але це пройде певний час, щоб все це було підтверджено.
