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

Все в наших руках Все в наших руках

Здоровье наших подруг и жен в прямом смысле в наших руках

Men’s Health
Меня тошнит от мужа Меня тошнит от мужа

3 истории женщин, которым резко стал противен запах своих супругов

Лиза
Сошли с экранов: самые красивые актрисы России Сошли с экранов: самые красивые актрисы России

Киноиндустрии есть, кем гордиться

Playboy
Выбираем качественный кабель для зарядки смартфона: на что обратить внимание Выбираем качественный кабель для зарядки смартфона: на что обратить внимание

Как выбрать подходящий кабель для зарядки вашего смартфона

CHIP
Синдром менеджера: что это такое и как его предотвратить Синдром менеджера: что это такое и как его предотвратить

Как проявляется синдром менеджера и можно ли его избежать?

Psychologies
Скрежет зубовный. К чему приводит несвоевременная инициация Скрежет зубовный. К чему приводит несвоевременная инициация

Становиться «настоящими мужчинами» в 13 лет непросто, и не нужно

СНОБ
Спортсменки года: Дина и Арина Аверины Спортсменки года: Дина и Арина Аверины

Гимнастки заняли второе и четвертое места, но для зрителей они — номер один

Glamour
Как диагностируют и лечат спинальную мышечную атрофию Как диагностируют и лечат спинальную мышечную атрофию

Что известно о спинальной мышечной атрофии и почему её лечение стоит так дорого?

РБК
«Создавала такие произведения, что мужи удивлялись»: девять художниц эпохи Ренессанса «Создавала такие произведения, что мужи удивлялись»: девять художниц эпохи Ренессанса

Художницы, которые добились успеха во времена Тинторетто и Питера Класа

Forbes
Купеческие дома и нити из сухожилий: как женщины в России развивают малые территории Купеческие дома и нити из сухожилий: как женщины в России развивают малые территории

Истории трех предпринимательниц, которые развивают малые территории

Forbes
«Это не конец света» и другие токсичные фразы, которые кажутся безобидными «Это не конец света» и другие токсичные фразы, которые кажутся безобидными

Возможно, и в вашем лексиконе есть фразы, от которых давно пора отказаться.

Psychologies
Темные пятна и светлые головы: 5 увлекательных книг по истории России Темные пятна и светлые головы: 5 увлекательных книг по истории России

Книги, которые помогут составить объективную картину прошлого России

Популярная механика
Незаконнорожденный мой сын Незаконнорожденный мой сын

Дэмиен Херли строил планы на деньги своего отца, но тут в дело вмешался дедушка

Tatler
Джокер и Харли Квин из СССР: как следовательница Воронцова полюбила преступника Джокер и Харли Квин из СССР: как следовательница Воронцова полюбила преступника

Зачем следовательница принесла пистолет преступнику?

Cosmopolitan
Абсурдная статистика: как Николас Кейдж влияет на... смертность в бассейне Абсурдная статистика: как Николас Кейдж влияет на... смертность в бассейне

Корреляция между двумя явлениями ничего не говорит о причинно-следственной связи

Популярная механика
Исследование: на Чукотке гендерное равенство выше, чем в среднем по России Исследование: на Чукотке гендерное равенство выше, чем в среднем по России

Какая в разных регионах России ситуация с гендерным равенством?

Forbes
Как понять, что аромат тебе не подходит: 5 правил, которые помогут выбрать духи Как понять, что аромат тебе не подходит: 5 правил, которые помогут выбрать духи

Осознать, что парфюм тебе не очень подходит, действительно сложно

Cosmopolitan
Действительно ли темная тема на компьютере экономит заряд батареи Действительно ли темная тема на компьютере экономит заряд батареи

Поможет ли переход на темную тему продлить работу ПК?

Популярная механика
Рома Штайн «Не хочу в эту кабалу!» Рома Штайн «Не хочу в эту кабалу!»

Певец и блогер Рома Штайн — что можно считать настоящей музыкой?

ЖАРА Magazine
Все виды камер на дорогах: как выглядят, за что штрафуют (памятка) Все виды камер на дорогах: как выглядят, за что штрафуют (памятка)

Все о комплексах видеофиксации, работающих на дорогах России

РБК
Могу ли я иметь детей? Как узнать это до беременности и что такое фертильность? Могу ли я иметь детей? Как узнать это до беременности и что такое фертильность?

Что такое фертильность и от чего она зависит?

9 месяцев
Мастопатии не существует: вся правда о популярном диагнозе — рассказывает врач Мастопатии не существует: вся правда о популярном диагнозе — рассказывает врач

Мастопатия: так ли она страшна на самом деле?

Cosmopolitan
Рогатый нянь Рогатый нянь

«Дело Макмартинов» считается самым дорогостоящим судебным разбирательством в США

Maxim
Четыре способа понять, что вы мыслите слишком узко Четыре способа понять, что вы мыслите слишком узко

Системное мышление дает возможность посмотреть на ситуацию шире

Inc.
«Они живут до 33-34 лет. Возраст Христа»: Эвелина Бледанс об особенном сыне «Они живут до 33-34 лет. Возраст Христа»: Эвелина Бледанс об особенном сыне

Эвелина Блёданс объяснила, почему не стесняется говорить о болезни сына

Cosmopolitan
Эксперт института дизайна Стэнфорда назвал три упражнения, чтобы повысить свою креативность Эксперт института дизайна Стэнфорда назвал три упражнения, чтобы повысить свою креативность

Креативность как мускул — чем больше его напрягать, тем больше он укрепляется

Inc.
Как выбрать игровую клавиатуру: советы для геймеров Как выбрать игровую клавиатуру: советы для геймеров

На какие параметры нужно обратить внимание при выборе игровой «клавы»

CHIP
Самки калифорнийских кондоров принесли потомство без участия самцов Самки калифорнийских кондоров принесли потомство без участия самцов

Первый известный случай партеногенеза у калифорнийских кондоров

N+1
Московский год Лжедмитрия I Московский год Лжедмитрия I

Москвичи встретили Лжедмитрия I колокольным звоном, а вскоре растерзали его

Дилетант
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
Открыть в приложении