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

Уличный харассмент: о чем свистим? Уличный харассмент: о чем свистим?

Лето, жара, короткие юбки... И бесцеремонное поведение некоторых мужчин

Psychologies
Почему мы так любим проходить тесты? Почему мы так любим проходить тесты?

Хочешь пройти всего один тест из интернета, но понимаешь, что прошло уже полдня?

Psychologies
Что вы тут устроили? Что вы тут устроили?

Виктория Шелягова в этом году организовала слишком много мероприятий

Tatler
Простой чек-лист для тех, кто переживает за кибербезопасность Простой чек-лист для тех, кто переживает за кибербезопасность

Не допустим воровства аватаров в метавселенных!

GQ
Как расстаться с девушкой так, чтобы ваши дальнейшие отношения развивались по твоему сценарию Как расстаться с девушкой так, чтобы ваши дальнейшие отношения развивались по твоему сценарию

Если вы наконец расходитесь, то эти советы придутся кстати

Maxim
10 самых крутых и необычных экспонатов автомобильного музея Лейна 10 самых крутых и необычных экспонатов автомобильного музея Лейна

Один из самых крутых автомобильных музеев в Теннесси

ТехИнсайдер
Производители дешёвых «умных» телевизоров зарабатывают больше на торговле данными, чем на продаже техники Производители дешёвых «умных» телевизоров зарабатывают больше на торговле данными, чем на продаже техники

Производители телевизоров сохраняют информацию о действия пользователей

VC.RU
Истина в жене Истина в жене

«Последняя дуэль»: язвительно современный Ридли Скотт в декорациях Средневековья

Weekend
«Мой якорь — материнская любовь и вера»: хореограф Акрам Хан о своем балете Kaash «Мой якорь — материнская любовь и вера»: хореограф Акрам Хан о своем балете Kaash

Акрам Хан — о том, что такое современный балет и что он дает зрителю

Forbes
Вес слова Вес слова

Если карьера не задалась, у вас есть реальный шанс стать преуспевающим спикером

Forbes
Что это за зверь — тестостерон: 10 фактов о гормоне мужественности Что это за зверь — тестостерон: 10 фактов о гормоне мужественности

Как определить пониженный тестостерон, и на что этот гормон влияет

Playboy
Физики предложили искать энионы по создаваемому ими тепловому току Физики предложили искать энионы по создаваемому ими тепловому току

Физики нашли новый метод изучения квантовой статистики квазичастиц в материалах

N+1
Невеста попросила подруг похудеть к свадьбе, и они обиделись Невеста попросила подруг похудеть к свадьбе, и они обиделись

В погоне за свадьбой мечты легко обидеть гостей

Psychologies
Что такое отношения «с задней конфорки» и почему не стоит в них ввязываться Что такое отношения «с задней конфорки» и почему не стоит в них ввязываться

В современных отношениях появился интересный феномен — «задняя конфорка»

Maxim
Опростоволосились: 9 роковых красавиц, которых испортил блонд Опростоволосились: 9 роковых красавиц, которых испортил блонд

Звезды, решившиеся на блонд, который оказался им не к лицу

VOICE
Почему кошек в древности считали магическими животными? Почему кошек в древности считали магическими животными?

Почему именно кошки не оставляют людей равнодушными?

Cosmopolitan
Новые лица: лучшие российские сериалы этого года с яркими дебютантами Новые лица: лучшие российские сериалы этого года с яркими дебютантами

Новые сериалы — идеальная возможность для начинающих актёров проявить себя

Cosmopolitan
Самые разрушительные компьютерные вирусы в истории Самые разрушительные компьютерные вирусы в истории

В 1983 Фред Коэн создал один из первых прототипов компьютерного вируса

Maxim
Государства для тестирования хакерских атак: для кого строят киберполигоны Государства для тестирования хакерских атак: для кого строят киберполигоны

Киберполигоны — средство узнать, какой ущерб компании может нанести кибератака

Популярная механика
Охота на скидки! 10 правил, как выгодно провести «черную пятницу» Охота на скидки! 10 правил, как выгодно провести «черную пятницу»

Чтобы не накупить на распродаже всякую фигню, к вопросу нужно подойти с умом

Cosmopolitan
Как выстроить привычку за несколько шагов, опираясь на науку? Как выстроить привычку за несколько шагов, опираясь на науку?

С чего начать, какую стратегию выбрать, чтобы выстроить привычку?

Популярная механика
«Спасибо, меня это не интересует»: как развить в себе здоровый эгоизм «Спасибо, меня это не интересует»: как развить в себе здоровый эгоизм

Зачем нужен здоровый эгоизм и как его можно в себе воспитать

Psychologies
Умеют ли животные обижаться? Умеют ли животные обижаться?

Могут ли животные злиться и обижаться на своих хозяев?

Psychologies
Как открыть бизнес с родственниками и не разрушить семью Как открыть бизнес с родственниками и не разрушить семью

Семейный бизнес — отличная идея или полный провал?

GQ
Путеводитель по женской груди: 45 фактов о двух аргументах Путеводитель по женской груди: 45 фактов о двух аргументах

Научный мир по нашей просьбе бросился на изучение женской груди

Maxim
Муаровый магнитный порядок нашли в скрученном трииодиде хрома Муаровый магнитный порядок нашли в скрученном трииодиде хрома

Физики увидели в трииодиде хрома ферромагнитные и антиферромагнитные участки

N+1
Для твоей внутренней мисс Марпл: лучшие детективные сериалы Netflix Для твоей внутренней мисс Марпл: лучшие детективные сериалы Netflix

Собрали наши любимые детективные сериалы Netflix и смело рекомендуем к просмотру

Cosmopolitan
Насколько разумны осьминоги: 10 фактов о головоногих Насколько разумны осьминоги: 10 фактов о головоногих

Что вы могли не знать об осьминогах?

Популярная механика
4 способа извлечь максимальную пользу из онлайн-курсов 4 способа извлечь максимальную пользу из онлайн-курсов

Как не потратить деньги просто так на онлайн-курсы?

Inc.
Нормы красоты Нормы красоты

Какие проблемы сегодня актуальны для индустрии красоты?

Forbes Life
Открыть в приложении