Искусственный интеллект в настоящее время помогает людям во многих сферах, в том числе и медицине. Способность алгоритмов машинного обучения обрабатывать огромные объемы данных пациентов и находить закономерности, невидимые глазам медиков, открывает новые способы прогноза и диагностики болезней, начиная от риска рака молочной железы, до шансов человека на развитие болезни Альцгеймера.
Теперь команда ученых из Мичиганского государственного университета утверждает, что построила компьютерный алгоритм, который может проанализировать полный геном человека, то есть совокупность наследственного материала в клетке и точно предсказать его рост в пределах погрешности в один дюйм (2,5 см). Система машинного обучения училась на базе данных, насчитывающей почти 500 000 человек.
«Алгоритм рассматривает генетический состав и рост каждого человека», - говорит Стивен Хсу, ведущий исследователь проекта. Он утверждает, что чем дальше компьютер изучает людей, тем точнее его предсказания.
В данный экспериментальный проект также были запрограммированы еще два результата: плотность костной ткани и уровень образования. Хотя предсказатель роста был самым точным, другие два результата также дают надежные результаты. Прогнозы плотности костной ткани были достаточно точными, чтобы идентифицировать пациентов, наиболее подверженных развитию остеопороза, который связан с очень низкой плотностью костей.
Использование компьютерной модели в обработке данных позволяет системе рассчитать общий риск для условий, основанных на десятках тысяч генетических вариаций. Вместо современных моделей генетического тестирования, которые просто изучают небольшую горстку генетических вариаций, такая крупная модель данных может идентифицировать уникальные геномные модели, которые люди просто не имеют возможности идентифицировать.
Исследователи предполагают, что точность алгоритмов будет только улучшаться со временем и большими наборами данных. В модель также можно было бы включить широкий спектр серьезных заболеваний, по мере расширения познаний о нашей сложной генетической архитектуре.
Теперь, когда получены первые точные результаты, которые выдает искусственный интеллект, исследователи намерены применить данный метод для раннего выявления сердечных заболеваний, диабета и рака молочной железы.
Растущий синтез медицинских исследований и информатики породило новый совместный вид исследований, называемых прецизионной медициной. Ее цель состоит в том, чтобы использовать современные технологии для создания новых диагностических инструментов, которые позволяют победить болезнь задолго до ее проявления в организме.