Медициналық зерттеулер нәтижелі болуы үшін пациент туралы мәліметтердің жан-жақты әрі көп болуы ауруды алдын ала болжап, дұрыс ем тағайындауға көмектесетіні туралы Financial Times ауқымды мақала жариялады. Бұл материалға сүйене отырып, Aikyn.kz жасанды интеллект жүйелерінің мүмкіндіктерін медицинада қолдану жолдарын талдайды.
Мамандар ауруды емдеу кезінде науқас туралы жиналған мәліметтерді «сұйық алтынға» теңейді. Фото pharmmedprom.ru сайтынан алынды
Ақылды машиналар қазірдің өзінде шахмат ойнау, құстардың әнін тану және күрделі ақуыз құрылымдарын болжау бойынша адамдардан асып түсті. Бірақ түпнұсқа ғылыми зерттеулер сияқты шынымен ақыл мен интуитивті қабілеттерді қажет ететін қызметтерде интеллектуалды машиналар адамдарға жете алмайды деп ойлаймыз. Бірақ жағдай жылдам өзгеруде.
Маусым айының басында Лондонда өткен RAAIS жасанды интеллект конференциясында жаңа дәрі-дәрмектер шығаратын канадалық Valence Labs компаниясының президенті Дэниел Коэн қорқынышты болса да, таңғалдыратын «автономды ғылыми жаңалықпен» бөлісті. Жақын арада арнайы деректерге үйретілген күрделі ЖИ үлгілері гипотеза жасай алады, эксперименттер жасап, орындай алады, нәтижелерден үйренеді және тәулік бойы өзін-өзі жетілдіре алатын дәрежеге жетеді екен.
«Біздің міндетіміз – ғылыми жаңалықтарды индустрияландыру», – дейді ол.
Есептеу биологиясы ғылыми зерттеулерді ілгерілетуге, жаңа дәрілер жасауға және пациенттер үшін нәтижелерді жақсартуға көмектеседі. Фото cmu.edu сайтынан алынды
Есептеу биологиясындағы ғалымдар ЖИ-ге үлкен үміт артады. Google компаниясының ЖИ жүйелерін зерттеу компаниясы DeepMind тіпті AlphaFold бағдарламасы 200 миллион ақуыз үлгісін жасағаннан кейін бұл ғылыми бағытты дамыту үшін жеке Isomorphic Labs компаниясын тіркеген.
Есептеу биологиясы ғылыми зерттеулерді ілгерілетуге, жаңа дәрі-дәрмектің ашылуын жеделдетуге және пациенттер үшін нәтижелерді жақсартуға көмектеседі. Жансыз машиналардың ет пен сүйектен жаралған әріптестерімен салыстырғанда бірқатар артықшылықтары бар. Олар ұйықтамайды, суық тиіп ауырмайды, адамға тән басқа да өмірлік жағдайларға ұрынбайды.
Пациент туралы деректер зерттеушілер үшін «сұйық алтын» сияқты, бірақ оны жүйелі түрде жинайтын механизмдер әлі жоқ. Фото linkedin.com сайтынан алынды
Стэнфорд университетінің медицина мектебінің генетика және биомедициналық деректер ғылымының профессоры Кристина Кертис: «Бұл саланың қарқыны қатты қуантады. Бұл ауруды түсінуімізді, қатерлі ісіктерді анықтау мен оларды емдеудің жаңа жолдарын табуға көмектеседі», – дейді.
Жаңа дәрілер шығаруда екі үлкен шектеу бар. Біріншіден, бір сала басшысы айтқандай, «генетика жауап емес, анықтама береді». Машиналар дәрі-дәрмек жасаудың көптеген мақсаттарын анықтады, бірақ табысты өнімдер аз шығарылды. ЖИ жаңа дәрілерді жасауға көмектескенімен, оларды реттеуші мақұлдау үшін көп жылдар қажет.
Екінші шектеу – деректердің сиректігі. Кертис пациент туралы деректер зерттеушілер үшін «сұйық алтын» сияқты екенін айтады, бірақ оны жүйелі түрде жинайтын механизмдер әлі жоқ. Ең пайдалы тәсіл емделушінің генетикалық ақпаратын науқастың өмір бойы жиналған денсаулық деректерімен біріктіру болар еді.
Нидерланд философы Дезидериус Эразмус бізге бес ғасыр бұрын айтқандай: «Емдеуден гөрі профилактика жақсы». Бұл мағынада ЖИ денсаулық сақтау жүйесінің ең үлкен активтерінің біріне айналуы әбден мүмкін.
Сараптама, зерттеу мақала, күнделікті өзекті ақпаратты «Айқынның» TELEGRAM арнасынан табасыз.