Машинное обучение все чаще находит применение в медицине

N+1Hi-Tech

«Искусственный интеллект в медицине»

Машинное обучение все чаще находит применение в медицине. В обозримом будущем алгоритмы не заменят врачей, но помогут им с рутинной работой и компенсируют недостатки людей, которым свойственно уставать, лениться и пытаться упростить себе жизнь. В книге «Искусственный интеллект в медицине: Как умные технологии меняют подход к лечению» (издательство «Альпина Паблишер»), переведенной на русский язык Александром Анваером, профессор молекулярной медицины, кардиолог и исследователь Эрик Тополь рассказывает об алгоритмах, меняющих современную диагностику и лечение. N + 1 предлагает своим читателям ознакомиться с отрывком, в котором рассказывается, как машинное обучение упрощает исследование основ геномных болезней.

Важнейшие открытия

Огромные массивы данных, которые имеются на сегодня в биологии и медицине, настоятельно требуют внедрения машинного обучения и искусственного интеллекта. Возьмем для примера «Атлас ракового генома» (TCGA), содержащий многомерные биологические данные, охватывающие множество «-омик» — геномику, протеомику и так далее. Всего в атласе содержится более 2,5 петабайт информации, извлеченной из данных по более чем 30 тысячам пациентов. Ни одному человеку не под силу просмотреть и проанализировать все эти данные. Онколог Роберт Дарнелл, работающий в настоящее время на факультете нейробиологии Рокфеллеровского университета, заметил: «Мы, как биологи, можем лишь указать, например, на биологические основы аутизма. Мощь машины, которая может задать триллион вопросов там, где мы успеваем задать всего десять, меняет правила игры».

Правда, в отличие от тех осязаемых и зримых изменений, которые уже сегодня ощущают в связи с применением искусственного интеллекта специалисты таких отраслей медицины, как рентгенология и патологическая анатомия (то есть там, где требуется распознавание сложных образов), наука стоит особняком: искусственный интеллект пока не посягает на статус-кво ученых, ИИ может им только помочь. Как выразился Тим Аппенцеллер в материале для журнала Science, искусственный интеллект — это пока «подмастерье» ученых. Но искусственный интеллект уже может предложить им весьма ощутимую помощь: на обложке одного из номеров Science 2017 г. так и было написано — «Искусственный интеллект преображает науку». Оказывается, ИИ не только «породил нейробиологию» (как мы скоро сами убедимся), но и «перезагрузил процесс открытия». В самом деле, Science разглядел там, за горизонтом, нечто по-настоящему новое — «перспективу полностью автоматизированной науки», и это, по мнению авторов статьи, означало, что «неутомимый ученик очень скоро может стать равноправным коллегой».

ИИ-«коллега» — это, на мой взгляд, дело довольно далекого будущего, но его проникновение в науку происходит быстрыми темпами, независимо от того, сможет ли он когда-нибудь потеснить ученых. И действительно, ИИ в приложении к биологическим наукам развивается быстрее, чем в приложении к здравоохранению. В конце концов, данные фундаментальной науки далеко не всегда требуют валидации на̀ основании клинических испытаний. Фундаментальная наука не нуждается в одобрении со стороны медицинского сообщества, ее не нужно внедрять в практику, она не обязана соответствовать строгим требованиям регулирующего законодательства. Впрочем, несмотря на то, что наука не всегда способна пробиться в клиническую практику, в конечном счете все передовые достижения — будь то открытие новых, более эффективных лекарств или выявление биохимических механизмов, отвечающих за здоровье и болезни, — так или иначе повлияют на практикующих медиков. Давайте посмотрим, чего же добился наш «подмастерье».

Биологичекие «-омики» и рак

В геномике и биологии искусственный интеллект — незаменимый партнер ученых, так как машины обладают зрением, способным различать вещи, недоступные человеческому глазу, и просеивать огромные массивы данные, непостижимые человеческим разумом.

Богатая данными геномика представляет собой идеальное поле приложения компьютерных методов. Каждый из нас — это сокровищница генетических данных, в диплоидном (от отца и матери) хромосомном наборе каждого из нас содержится 3,2 млрд пар различных сочетаний нуклеотидов: А (аденин), Ц (цитозин), Г (гуанин) и Т (тимин), причем 98,5 процента этого генома не кодирует никаких белков. То есть спустя 10 с лишним лет после полной расшифровки человеческого генома функция всего этого материала остается непонятной. Одна из первых попыток глубокого обучения, касающегося генома, Deep-SEA, была посвящена выяснению функции элементов, не принимающих участия в кодировании белков. В 2015 г. Цзянь Чжоу и Ольга Трояновская из Принстонского университета опубликовали алгоритм, который после обучения на основе данных каталогизации десятков тысяч нуклеотидов, не кодирующих белки, оказался способным предсказать, как именно последовательности ДНК взаимодействуют с хроматином. Хроматин состоит из крупных макромолекул, которые обеспечивают «упаковку» ДНК для хранения, а также помогают развертывать ее нить для транскрипции РНК и (в конечном счете) для трансляции белков. Таким образом, взаимодействие между хроматином и последовательностями ДНК играет важную регуляторную роль. Сяохуэй Се, специалист по ИТ из Калифорнийского университета в Ирвайне назвал это «важной вехой на пути приложения глубокого обучения к геномике».

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Шпандау Шпандау

Межсоюзная тюрьма для военных преступников Шпандау

Дилетант
Скручивание тела растущей улитки свернуло тесную раковину в спираль Скручивание тела растущей улитки свернуло тесную раковину в спираль

Ученые построили математическую модель роста раковины моллюсков

N+1
Память vs внимание: как понять, с чем именно у вас проблемы? Память vs внимание: как понять, с чем именно у вас проблемы?

Мчитесь домой перепроверять, выключили ли утюг? Не спешите винить память

Psychologies
Серебряная экономика Серебряная экономика

Проблема эйджизма в российском обществе и бизнесе

Forbes Life
Что все смотрят на Netflix во Франции: топ-7 сериалов Что все смотрят на Netflix во Франции: топ-7 сериалов

Элегантный французский топ сериалов, в котором вы можете найти что-то для себя

Cosmopolitan
Вы задумывались о том, что доступ к общественным туалетам — благо, недоступное половине населения Земли? Вопрос дня Вы задумывались о том, что доступ к общественным туалетам — благо, недоступное половине населения Земли? Вопрос дня

Кого волнуют туалеты? Каждого второго жителя Земли, у которого нет к ним доступа

СНОБ
Протеиновые коктейли: научные факты «за» и «против» Протеиновые коктейли: научные факты «за» и «против»

Протеиновые коктейли в целом безвредны, но нужны далеко не каждому

РБК
8 самых распространенных сексуальных комплексов 8 самых распространенных сексуальных комплексов

Отелло, Квазимодо, Нарцисс и другие сексуальные комплексы

Maxim
«Корпоративный экзорцизм»: кто подставил основателя Papa John's по его мнению и как он провёл три года после скандала «Корпоративный экзорцизм»: кто подставил основателя Papa John's по его мнению и как он провёл три года после скандала

Почему основатель Papa John's уверен в заговоре?

VC.RU
Ничего личного: что делать, если отношения с боссом вышли за грань деловых Ничего личного: что делать, если отношения с боссом вышли за грань деловых

Как напомнить боссу о личном пространстве, не лишившись должности

Cosmopolitan
Деми Мур, какой мы ее уже не помним: 20 редких фотографий Деми Мур, какой мы ее уже не помним: 20 редких фотографий

Редкие фотографии Деми Мур

Cosmopolitan
Новый Эрмитаж Новый Эрмитаж

«Возвращение блудного сына» Рембрандта и Колыванская ваза

Культура.РФ
Анна Павлова: как русская балерина превратилась в десерт Анна Павлова: как русская балерина превратилась в десерт

Кто придумал десерт «Павлова» и причем здесь балет?

Cosmopolitan
Осенние заготовки: копим в теле энергию, чтобы пережить зиму Осенние заготовки: копим в теле энергию, чтобы пережить зиму

Для чего нужна энергия Ци и почему зимой она становится на вес золота

Psychologies
Человечество на диете: почему наши попытки сбросить вес терпят поражение Человечество на диете: почему наши попытки сбросить вес терпят поражение

Отрывок из книги Германа Понцера «Sapiens на диете»

Forbes
«Остался без рук и ног». Как годовалый Артем стал инвалидом из-за халатности врачей «Остался без рук и ног». Как годовалый Артем стал инвалидом из-за халатности врачей

Как медики сделали годовалого Артема инвалидом

СНОБ
Компьютер не видит жесткий диск: что делать? Компьютер не видит жесткий диск: что делать?

Почему компьютер не видит жесткий диск и как решить эту проблему?

CHIP
Что вызвало самое первое массовое вымирание на Земле: мнение ученых Что вызвало самое первое массовое вымирание на Земле: мнение ученых

Самое первое вымирание длилось от полумиллиона до двух миллионов лет

Популярная механика
Миллионеры из коробки: как россияне зарабатывают на перепродаже игровых предметов Миллионеры из коробки: как россияне зарабатывают на перепродаже игровых предметов

Что не так с рынком перепродажи игровых предметов?

Forbes
Что смотреть после «Игры в кальмара» Что смотреть после «Игры в кальмара»

Пока не вышел второй сезон «Игры в кальмара», можно найти близкие по духу шоу

Weekend
Как ученые искали темную материю на Земле: пространственные искажения Как ученые искали темную материю на Земле: пространственные искажения

Ученые попробовали вычислить загадочное вещество с помощью атомных часов

Популярная механика
Математики объяснили крючковатость клювов галапагосских вьюрков Математики объяснили крючковатость клювов галапагосских вьюрков

Математические уравнения показали, как и зачем клюв вьюрка вырастает крючковатым

N+1
«Локомотивом сближения может стать «зеленая» энергетика» «Локомотивом сближения может стать «зеленая» энергетика»

Тадзио Шиллинг о перспективах энергетического сотрудничества России и ЕС

РБК
Спи, не бойся Спи, не бойся

Чего обычно боятся и мужчины, и женщины в сексе и как себя успокоить?

Cosmopolitan
«Спасение от стресса»: Меган Маркл помогла Адель пережить развод и похудеть «Спасение от стресса»: Меган Маркл помогла Адель пережить развод и похудеть

Герцогиня Сассекская стала источником вдохновения для Адель

Cosmopolitan
Яндекс создал три мощнейших в России суперкомпьютера Яндекс создал три мощнейших в России суперкомпьютера

Яндекс рассказал о создании трех мощнейших в России суперкомпьютеров

N+1
Рождественские святки: как узнать будущее с помощью гаданий Рождественские святки: как узнать будущее с помощью гаданий

В рождественские святки осуществляются заветные мечты и желания

Cosmopolitan
Почему программа льготной ипотеки не разогреет загородный рынок недвижимости Почему программа льготной ипотеки не разогреет загородный рынок недвижимости

Участники рынка считают, что программа является первым шагом для разворота рынка

Forbes
Чилийская утка и филиппинский селезень вывели потомство с половым диморфизмом Чилийская утка и филиппинский селезень вывели потомство с половым диморфизмом

Орнитологи описали необычный случай гибридизации двух видов уток

N+1
Как убедить начальство в том, что вас надо оставить на удаленке Как убедить начальство в том, что вас надо оставить на удаленке

Посвящается тем, кто больше не хочет возвращаться в офис

GQ
Открыть в приложении