Видео: Automotive Revolution 2030 (Ноябрь 2024)
Искусственный интеллект (ИИ) делает большие успехи в индустрии здравоохранения. Чтобы помочь в профилактике заболеваний, медицинские работники теперь могут использовать данные медицинских датчиков и геномики, дисциплины молекулярной биологии, которая охватывает функции, структуру и картирование геномов. Это является частью тенденции под названием «прогнозирующая медицина», в которой большие данные помогают идентифицировать пациентов с риском заболевания, подобно тому, как прогнозирующая аналитика используется сегодня инструментами бизнес-аналитики для определения новых тенденций и возможностей.
Исследовательский трансляционный институт Scripps использует данные геномики, чтобы лучше понять структуру здоровья человека. Scripps работает с Nvidia над разработкой искусственного интеллекта и методов глубокого обучения, которые могут извлечь пользу из геномики и цифровых датчиков в умных часах, манжетах для измерения кровяного давления и мониторах глюкозы. Ученые, работающие с данными, могут даже применять глубокое изучение медицинских данных, поступающих из новой серии Apple Watch 4. Nvidia и Scripps проведут это исследование в рамках нового центра передового опыта в обеих компаниях.
Чтобы узнать больше о том, как искусственный интеллект и большие данные могут помочь получить представление о медицинских датчиках, PCMag побеседовал с ведущим экспертом в области цифрового здравоохранения и кардиологом доктором Эриком Тополем. Он также является директором и основателем исследовательского переводческого института им. Скриппса.
PCMag (PCM): Как Scripps попал вместе с Nvidia?
Эрик Тополь (ET): Я инициировал это; Я много читал об их вкладе во всю область глубокого обучения и искусственного интеллекта, потому что у меня скоро выйдет книга на эту тему. Я провел много исследований и понял, что они являются лидерами в области аппаратного обеспечения искусственного интеллекта и множества инноваций в местных секторах, включая, среди прочего, автомобили без водителя, криптовалюту, видеоигры и здравоохранение. Итак, мы начали говорить о том, как мы могли бы работать вместе.
Е.Т.: Главной целью является укрепление здоровья человека. Нам нужно уметь применять глубокое обучение, ИИ и все его подтипы, чтобы не только анализировать данные датчиков и последовательности всего генома, но и объединять все эти данные для каждого человека. Эти данные включают датчики, которые они носят, а также данные из биологических слоев. Это не только ДНК, белки, их кишечный микробиом, метаболиты и т. Д., Но также все их предыдущие лекарства и их окружение.
Объединение всех этих данных и извлечение в реальном времени ценности для человека еще не достигнуто. Это далеко идущая цель, но чтобы ее достичь, нам нужно умело работать с данными датчиков, которые очень богаты и плотны. Обычно датчики передают данные непрерывно, и со временем они генерируют больше данных, чем что-либо еще, включая изображения и последовательность всего генома.
- 10 шагов к внедрению искусственного интеллекта в вашем бизнесе 10 шагов к внедрению искусственного интеллекта в вашем бизнесе
- Это приложение приносит силу ИИ для врачей в развивающемся мире Это приложение приносит силу ИИ для врачей в развивающемся мире
- «Body Computing» превращает здравоохранение в Lifecare «Body Computing» превращает здравоохранение в Lifecare
PCM: Как данные извлекут ценность для человека?
ET: Когда-нибудь будет виртуальный медицинский тренер; Как и сегодня, у нас есть умный оратор, который даст вам несколько советов или ответов, или ваш цифровой помощник Google расскажет вам о вашем расписании или о том, стоит ли вам рано уходить в аэропорт. Что ж, это хорошо на сегодня, но мы можем многое сделать для здравоохранения в будущем. Это начинается сейчас с таких вещей, как диабет и высокое кровяное давление, но в конечном итоге это станет профилактической стратегией для значительной части людей. Никто еще не собрал его, но это некоторые первые шаги, чтобы туда добраться.
PCM: Как ИИ действительно поможет революционизировать прогнозирование и профилактику заболеваний?
Е.Т.: Есть много способов, которые могут быть достигнуты. Например, сегодня, для диабетиков, единственный алгоритм, который существует, заключается в том, повышается или снижается уровень глюкозы в крови; это тупой алгоритм. Мы знаем, что на регуляцию глюкозы и ее состояние влияет не только то, что человек ест, но и его сон, его активность, микробиом кишечника и другие факторы. Итак, что мы можем сделать, это разработать алгоритмы, которые вводят все эти данные и возвращают их индивидууму для достижения гораздо лучшей регуляции глюкозы и предотвращения осложнений таких заболеваний, как болезни глаз, почек и сосудистые заболевания. Алгоритмы также могут предоставить жизненно важные данные, чтобы помочь предотвратить судороги, астму и сердечные приступы. Есть так много вещей, которые мы можем предотвратить, когда узнаем людей, которым грозит риск, и у нас есть умные алгоритмы, чтобы учесть все данные для человека и дать им обратную связь, в которой они нуждаются.
PCM: Есть ли реальный прогресс в профилактике ИИ и прогнозирования заболеваний сегодня, или мы это увидим в будущем?
Е.Т.: Ну, это действительно начинает взлетать; было опубликовано около пяти различных проспективных исследований. Итак, они тестировали эти алгоритмы в клинике. Мы уже видели 15 алгоритмов ИИ, одобренных Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США в прошлом году. Пока еще рано в развитии ИИ, но сейчас это начинает распространяться. Год назад это было не так, но, конечно, во второй половине этого года мы видим ускоренное свидетельство того, что это становится реальностью.
PCM: Будет ли AI использовать цифровые датчики от таких продуктов, как Apple Watch?
ВЭ: Да, и новостям об этом в сентябре предшествовало объявление от стартапа под названием AliveCor, который уже получил разрешение FDA годом ранее для алгоритма глубокого обучения. Таким образом, люди могут контролировать частоту сердечных сокращений в состоянии покоя и физической активности, а также получать оповещения, когда что-то не в порядке, когда они в состоянии покоя и частота сердечных сокращений. Им скажут взять кардиограмму через часы, а затем они будут прочитаны алгоритмом, и вы сможете диагностировать мерцательную аритмию. Итак, это там сейчас, это было в течение года, а затем, это также предлагается Apple. Теперь у нас есть множественное потребительское обнаружение сердечного ритма с помощью ИИ; это реальная история. Мы не говорим об алгоритмах глубокого обучения, которые все еще находятся в стадии разработки; они настоящие сейчас.
С мерцательной аритмией вы могли бы поспорить: «Всем ли нужны Apple Watch?» Нет, но для людей, которые находятся в группе риска или… прошли курс лечения от фибрилляции предсердий, это важное условие, которое увеличивает риск инсульта. Для предотвращения инсульта некоторым людям необходимо иметь препараты для разжижения крови. Таким образом, это не тривиальный вопрос, если у вас есть мерцательная аритмия, и у вас есть структурная аномалия сердца.
PCM: Хотя такие компании, как 23andMe, предлагают генетическое тестирование менее чем за 200 долларов, секвенирование целого генома все еще приносит огромную цену. Будет ли ИИ делать геномное секвенирование более доступным?
Е.Т.: Это возможно. Один из способов сделать это - гораздо более эффективная обработка данных, поэтому вам не нужно упорядочивать их глубоко или для большого количества людей. Тем не менее, сегодня последовательность всего отдельного генома составляет около тысячи долларов. И поэтому, если вы хотите сделать это для большого количества людей, миллионов или миллиардов людей, это все равно очень большие расходы. Есть много способов, которыми ИИ может изменить и масштабировать последовательность генома, и это не только ДНК. Это РНК, белки, метаболиты, микробиом, каждый биологический слой, к которому ИИ может приблизиться, потому что они все большие данные. Если он помечен как «большие данные», то это в основном мигающий AI.
PCM: Я вижу, что вы участвуете в исследовательской программе «Все мы» Национального института здравоохранения. Что это влечет за собой?
ET: миллион американцев, которые на протяжении многих лет, возможно десятилетий, будут изучать себя, свой геном, свой микробиом и различные сенсоры. Они будут делиться этими данными, чтобы мы могли помочь - в идеале не только укреплять свое здоровье, но и здоровье следующего поколения людей. Поскольку все эти способности понимать каждого человека являются новыми, мы только сейчас начинаем понимать, как использовать эти инструменты, чтобы помочь людям сохранить свое здоровье. Мы даем людям возможность понять свои собственные данные, которые мы им передаем, чтобы помочь им работать со своими врачами, чтобы стать гражданскими учеными и первопроходцами в будущем здоровья человека.
PCM: Над чем вы работаете с датчиками сердечного ритма? Как это работает?
ET: У нас есть патч, например, пластырь, который вы можете носить. Мы на непрерывном сердцебиении 15 000 человек в течение 11 или 12 дней; это огромный объем данных. Чтобы быть в состоянии предсказать аритмию, нарушение сердечного ритма, прежде чем оно произойдет, и знать сигнал, чтобы мы могли предотвратить его, вот к чему мы стремимся. Люди использовали ИИ для диагностики сердечного ритма, но мы пытаемся получить его, чтобы предотвратить сердечную аритмию. Это следующий этап.
PCM: Как вступает в действие секвенирование всего гена и как вы будете использовать его для пожилого населения?
Е.Т.: У нас очень большая выборка людей, и их средний возраст составляет 89 лет. Они никогда не болели, и мы хотим знать почему. Мы считаем, что глубокое изучение этих геномов, по сравнению с контролем, поможет нам, потому что это огромный объем данных, которые необходимо проработать, чтобы понять варианты геномов у тех «пожилых» людей, которые отличаются и имеют отношение к экстремальному состоянию здоровья. Нам потребовалось почти десятилетие, чтобы собрать всех этих людей и упорядочить их.
PCM: ИИ действительно будет дольше сохранять здоровье?
ET: Мы должны увидеть. Одно - это обещание, а другое - это выполнение обещания. Время покажет. Но я не знаю, видели ли мы что-нибудь такое многообещающее сегодня. Но потребуется некоторое время, чтобы все это подтвердили.
