STUDIU. Diagnosticul de precizie al cancerului, facilitat de un nou tip de AI care include și ipoteze științifice pe lângă date
Introducerea unui model de inteligență artificială (AI) bazat pe ipoteze (hypothesis-driven AI) aduce aplicații importante în special în domeniul medical. În comparație cu modelele clasice de AI care se bazează exclusiv pe date, noua abordare integrează în procesul său de învățare ipoteze științifice. Acest model AI poate îmbunătăți cercetarea cancerului și diagnosticul bolilor complexe, facilitând implementarea medicinei personalizate.
Cercetătorii de la Mayo Clinic au dezvoltat o nouă clasă de algoritmi de AI, cunoscuți sub numele de AI bazată pe ipoteze. Într-un articol review publicat în revista Cancers, descriu AI bazată pe ipoteze ca o abordare inovatoare pentru a descoperi etiologia complexă a cancerului. Noul model AI utilizează seturi mari de date care pot optimiza diagnosticul de precizie al cancerului și ar putea îmbunătăți strategiile de tratament.
Deși AI convențională este utilizată cu precădere în procese de clasificare și recunoaștere, spre exemplu recunoașterea facială ori clasificarea imaginilor în diagnosticul clinic, de cele mai multe ori aceasta nu integrează și cunoștințe științifice deja existente. În schimb, se bazează exclusiv pe date brute și observații statistice, ceea ce limitează utilizarea sa la capacitate maximă într-un domeniu precum medicina.
„Fără a fi ghidată de întrebări științifice, AI poate furniza o interpretare a datelor mai puțin precisă și poate întâmpina dificultăți în a oferi explicații semnificative care pot contribui la formularea de ipoteze ce pot fi testate și la progresul medicinei” – afirmă Hu Li, Ph.D., autor principal și cercetător în biologie sistemică și inteligență artificială la Mayo Clinic.
Echipa de cercetare afirmă că AI bazată pe ipoteze poate fi utilizată într-o varietate de aplicații în cercetarea oncologică, iar rezultatele ar putea influența practica medicală. AI bazată pe ipoteze vizează înțelegerea bolilor, de pildă, prin includerea de variante genetice patogene cunoscute și interacțiuni între anumite gene din cancer în momentul proiectării algoritmului de învățare. Acest aspect va permite cercetătorilor și clinicienilor să determine ce componente contribuie la performanța modelului și în același timp să îmbunătățească modul de interpretare a rezultatelor. Ea poate fi folosită în toate tipurile de aplicații care vizează cercetarea cancerului, inclusiv clasificarea tumorilor, predicția răspunsului la tratament sau organizarea spațială a tumorilor.
Această nouă clasă de algoritmi AI oferă o mai bună înțelegere a interacțiunilor dintre cancer și sistemul imunitar. Mai mult, ar putea prezice și explica modul în care pacienții vor răspunde la imunoterapii. Totuși, unul dintre dezavantajele acestui model este că dezvoltarea sa necesită expertiză și cunoștințe specializate, ceea ce limitează accesibilitatea sa pe scară largă în acest moment. Deși este în fazele incipiente de dezvoltare, noul model AI ar optimiza capacitatea de muncă a echipelor de cercetare, odată dobândite cunoștințele necesare pentru înțelegerea algoritmilor.
Citește și
- Inteligența artificială ar putea eficientiza fertilizarea in vitro: momentul optim pentru pentru colectarea ovocitelor, determinat cu AI
- STUDIU. Formaldehida din locuințe poate fi detectată chiar și la concentrații foarte mici cu un nou senzor pe bază de AI
- Episoadele de hipoglicemie la conducătorii auto cu diabet, depistate înainte de apariția simptomelor cu ajutorul AI