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

Алло Алло

Почти пятьдесят лет творчества Петрушевской – это постоянный поиск и движение

Esquire
Что сейчас все смотрят на Netflix: 10 самых популярных сериалов Что сейчас все смотрят на Netflix: 10 самых популярных сериалов

Какие проекты Netflix пользуется наибольшим успехом в России

Cosmopolitan
Он же памятник! Звезды и их откровенные фотографии на фоне храмов Он же памятник! Звезды и их откровенные фотографии на фоне храмов

Самые громкие истории с эпатажными фотографиями на фоне храмов

Cosmopolitan
10+ законов истинной дружбы: как быть лучшей подругой 10+ законов истинной дружбы: как быть лучшей подругой

Эти 10 правил помогут тебе сделать ваши дружеские отношения еще крепче

Cosmopolitan
Перед тем как создавать продукт, думает, как его упростить: как устроен минимализм японского дизайнера Наото Фукасавы Перед тем как создавать продукт, думает, как его упростить: как устроен минимализм японского дизайнера Наото Фукасавы

Кто такой дизайнер Наото Фукасава и что он сделал

VC.RU
10 возмужавших сыновей зарубежных звезд – Спирс, Броснана и других 10 возмужавших сыновей зарубежных звезд – Спирс, Броснана и других

Как выросли сыновья зарубежных звезд

Cosmopolitan
В Египте раскопали потерянную усыпальницу царского казначея времен Рамсеса II В Египте раскопали потерянную усыпальницу царского казначея времен Рамсеса II

Погребальный комплекс вельможи в Египте был украшен полихромной росписью

N+1
Когда снятся вещие сны: не пропусти ночь на вторник и расшифруй послание Когда снятся вещие сны: не пропусти ночь на вторник и расшифруй послание

Ночью из нематериальных сфер приходят предупреждения и предсказания

Cosmopolitan
Как маме с новорожденным ребенком позаботиться о себе Как маме с новорожденным ребенком позаботиться о себе

Как найти время для себя родившей маме

Psychologies
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
Ослабить физическую боль и депрессию, сжечь жир — как улучшить своё самочувствие с помощью холода Ослабить физическую боль и депрессию, сжечь жир — как улучшить своё самочувствие с помощью холода

Эффекты холодной воды, которые помогут прокачать тело и сбалансировать психику

VC.RU
Кадровый город: как устойчивая городская среда помогает бизнесу Кадровый город: как устойчивая городская среда помогает бизнесу

Чем комфортнее город, тем вероятнее компания решит проблему дефицита кадров

Forbes
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
Синдром Кесслера: как человечество может на столетия лишиться доступа к космическому пространству Синдром Кесслера: как человечество может на столетия лишиться доступа к космическому пространству

Мы приближаемся к сценарию, в котором человечество будет отрезано от космоса

Популярная механика
Постоянство перемещения Постоянство перемещения

Елена Стафьева об объявлении темы года Hermes

Weekend
Кадры будущего Кадры будущего

Как новые технологии изменят рынок HR до 2030 года

РБК
Вес слова Вес слова

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

Forbes
Подавленные эмоции: почему они мешают жить и как с этим справиться Подавленные эмоции: почему они мешают жить и как с этим справиться

Подавленные эмоции — это настоящий ящик Пандоры

СНОБ
Посланник Христа: что думали писатели о Федоре Достоевском Посланник Христа: что думали писатели о Федоре Достоевском

Как мировая культура отозвалась на самого Достоевского

Esquire
Тяжелые фермионы обнаружили в гетероструктурах из дисульфида тантала Тяжелые фермионы обнаружили в гетероструктурах из дисульфида тантала

Первое обнаружение тяжелых фермионов вне объемных сплавов

N+1
Умеют ли животные обижаться? Умеют ли животные обижаться?

Могут ли животные злиться и обижаться на своих хозяев?

Psychologies
Еще теплее Еще теплее

Дольче и Габбана рассказали, как придумали почти две тысячи предметов интерьера

Harper's Bazaar
Как стать разведчиком: тесты на выявление предубеждений и конформизма Как стать разведчиком: тесты на выявление предубеждений и конформизма

Солдаты идут туда, куда им велели, а разведчики выясняют, надо ли туда идти

Forbes
Веселые кошки: 5 смешных историй о питомцах Веселые кошки: 5 смешных историй о питомцах

Владельцы рассказали о самых забавных историях с их питомцами

Playboy
«Я разоблачил своих нечестных родителей, и меня выгнали из дома» «Я разоблачил своих нечестных родителей, и меня выгнали из дома»

Справедливо ли, когда только одному ребенку достается вся любовь родителей?

Psychologies
Древнеримская фигурка борца оказалась африканским воином Древнеримская фигурка борца оказалась африканским воином

Свинцовая фигурка I века нашей эры изображала африканского воина

N+1
5 оригинальных киноадаптаций Достоевского 5 оригинальных киноадаптаций Достоевского

Только самые неожиданные прочтения Достоевского

GQ
Активация Windows: можно ли обойтись без нее Активация Windows: можно ли обойтись без нее

Что произойдет, если вы установите Windows, но не станете ее активировать?

CHIP
10 животных, которые способны клонировать сами себя 10 животных, которые способны клонировать сами себя

Клонирование среди животных — миф или реальность?

Популярная механика
«Любимый бросил меня, когда я была беременна»: как пережить предательство? «Любимый бросил меня, когда я была беременна»: как пережить предательство?

Чем после разрыва помогут внутренний «адвокат», «прокурор» и «судья»

Psychologies
Открыть в приложении