ШІ може забезпечити, щоб хворі на рак отримували достатнє лікування

Дослідники з MIT Media Lab розробили штучний інтелект, який може визначати мінімальні дози ліків, необхідні для ефективного скорочення пухлин пацієнтів з гліобластомою.

ЯКІСТЬ ЖИТТЯ. Пацієнти з гліобластомою, злоякісною пухлиною головного або спинного мозку, як правило, живуть не більше п'яти років після отримання діагнозу. І ці п'ять років можуть бути болючими - з метою зведення до мінімуму про Пухоль лікарі часто призначають комбінацію променевої терапії та препаратів, які можуть викликати виснажливі побічні ефекти для пацієнтів.

Тепер дослідники з MIT Media Lab розробили штучний інтелект (ШІ), який може визначати мінімальні дози ліків, необхідні для ефективного скорочення пухлин пацієнтів з гліобластомою. Вони планують представити свої дослідження на конференції «Машинознавство для охорони здоров'я» Стенфордського університету в 2018 році.

БАТІГ І ПРЯНИК. Щоб створити ШІ, який міг би визначити оптимальний режим дозування для пацієнтів з гліобластомою, дослідники MIT звернулися до методу навчання, відомому як навчання посиленню (RL).

По-перше, вони створили групу тестування з 50 пацієнтів з імітацією гліобластоми, засновану на великому наборі даних тих, які раніше піддавалися лікуванню від їх захворювання. Потім вони попросили свого ШІ рекомендувати дози кількох препаратів, зазвичай використовуються для лікування гліобластоми [oftemozolomide (TMZ) і комбінації прокарбазином, Ломустін і вінкристину (ПВХ)] для кожного пацієнта через регулярні проміжки часу (тижні або місяці).

Після того, як ШІ призначив дозу, вона перевірила б комп'ютерну модель, здатну передбачити, наскільки ймовірна доза для скорочення пухлини. Коли ШІ призначив дозування, зменшує пухлину, вона отримала нагороду. Однак, якщо ШІ просто призначав максимальну дозу весь час, він отримував штраф.

На думку дослідників, це необхідно для досягнення балансу між метою та наслідками дії - в цьому випадку, зниження пухлини і якість життя пацієнтів відповідно - унікально в області RL. Інші моделі RL просто націлені на досягнення мети; наприклад, AlphaZero DeepMind просто повинен зосередитися на виграші гри.

«Якщо все, що ми хочемо зробити, це зменшити середній діаметр пухлини, і нехай він приймає будь-які дії, які він хоче, він буде безвідповідально приймати наркотики», - сказав головний дослідник Пратика Шах, повідомляє MIT News. «Замість цього ми сказали:« Нам потрібно зменшити шкідливі дії, які потрібні для досягнення цього результату».

ОТРИМАННЯ ОСОБИСТОГО. ШІ провело близько 20 000 пробних випробувань для кожного змодельованого пацієнта для завершення його навчання. Потім дослідники протестували ШІ на групі з 50 нових симульованих пацієнтів і виявили, що це може зменшити як дозу, так і їх частоту при одночасному зменшенні розміру пухлини. Він також може брати до уваги інформацію, специфічну для кожного пацієнта, таку як розмір пухлини, історію хвороби і біомаркери.

«Ми сказали [моделі]:« Чи потрібно вам вводити ту ж дозу для всіх пацієнтів? І він сказав: «Ні. Я можу дати чверть дозу цієї людини, половину цієї людини, і, можливо, ми пропустимо дозу для цієї людини », - сказав Шах. «Це була сама захоплююча частина цієї роботи, де ми можемо створювати методи лікування, засновані на точному медицині, шляхом проведення односторонніх випробувань з використанням неортодоксальних архітектур машинного навчання».

ШІ все одно буде потребувати надалі тестуванні і перевірці Управлінням з контролю за продуктами і ліками (FDA), перш ніж лікарі зможуть застосувати його на практиці. Але якщо він пройде ці тести, це може в кінцевому підсумку допомогти людям з гліобластомою атакувати їх пухлини головного мозку, не завдаючи їм більше болю в цьому процесі.

Джерела: MIT News

Автор: Крістін Хаузер
ОСТАННІ КОМЕНТАРІ