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

В интеллекте отказать В интеллекте отказать

Житель Челябинска считает, что провел 10 лет в интернате по ошибочному диагнозу

Русский репортер
С чистого листа С чистого листа

Филипп Киркоров — о своей семье, стиле и провокационных шоу

OK!
Как бывший консультант McKinsey в 27 лет возглавил сервис «Яндекс.Еда» Как бывший консультант McKinsey в 27 лет возглавил сервис «Яндекс.Еда»

Генеральный директор «Яндекс.Еды» — как ему удалось быстро вырасти в корпорации?

Forbes
«Пока однажды я не поймала плечом пулю». Отрывок из книги белорусской писательницы Юли Артемовой «Пока однажды я не поймала плечом пулю». Отрывок из книги белорусской писательницы Юли Артемовой

Отрывок из книги Юлии Артемовой «Я и есть революция» — о любви и взрослении

СНОБ
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
Быстрее, выше, смелее! Быстрее, выше, смелее!

Зачем нужна детская спортивная страховка

Лиза
Почему ногти на руках растут быстрее, чем на ногах Почему ногти на руках растут быстрее, чем на ногах

Замечали ли вы, что ногти на ваших руках растут быстрее, чем на ногах?

Популярная механика
Как выглядит современная российская антиутопия? Рассказ Как выглядит современная российская антиутопия? Рассказ

Фрагмент рассказа «Смена» Эдуарда Веркина

Esquire
Почему мы забываем, зачем шли в другую комнату: дело не в возрасте или усталости Почему мы забываем, зачем шли в другую комнату: дело не в возрасте или усталости

С тобой бывало такое — заходишь на кухню и не понимаешь зачем?

Cosmopolitan
«Я впервые поцеловалась в 9 лет»: Ани Лорак раскрыла секреты личной жизни «Я впервые поцеловалась в 9 лет»: Ани Лорак раскрыла секреты личной жизни

Ани Лорак поделилась откровениями об отношениях с мужчинами

Cosmopolitan
«Удаленка»: кто «не вписался» в новый формат и почему «Удаленка»: кто «не вписался» в новый формат и почему

Многие сотрудники находятся на удаленке и работают, условно говоря, в пижамах

Psychologies
«Миф — это вирус» «Миф — это вирус»

Александр Зельдович о своей «Медее», ресентименте и феминизме

Weekend
Елена Брусилова: «У людей появилась мотивация быть здоровыми» Елена Брусилова: «У людей появилась мотивация быть здоровыми»

Президент ГК «Медси» Елена Брусилова о том, как изменилась частная медицина

РБК
Он не Илон: как младший брат основателя Tesla скопил состояние в $700 млн Он не Илон: как младший брат основателя Tesla скопил состояние в $700 млн

Илон Маск — не единственный из Масков, разбогатевший благодаря инвестициям

Forbes
Основатель сервиса такси inDriver Арсен Томский: Мы — поджарые ниндзя в стане пухлых хипстеров Основатель сервиса такси inDriver Арсен Томский: Мы — поджарые ниндзя в стане пухлых хипстеров

Арсен Томский — предприниматель, который построил конкурента Uber и Gett

Inc.
Магний: принимать или нет? Магний: принимать или нет?

Перед магией магния не устоять

VC.RU
Парный разряд Парный разряд

Дебютное интервью глянцу от Даниила и Дарьи Медведевых

Tatler
Когда на Руси появились пряники? Когда на Руси появились пряники?

Выпечка, похожая на пряники, появилась на Руси примерно в IX веке

Культура.РФ
“Зеленый” подросток: может ли молодое поколение спасти мир “Зеленый” подросток: может ли молодое поколение спасти мир

Для молодого поколения “зеленая” повестка занимает особое место в жизни

Популярная механика
Конкуренция разработок: как новые мессенджеры завоевывают аудиторию Конкуренция разработок: как новые мессенджеры завоевывают аудиторию

Как конкурируют современные мессенджеры?

Популярная механика
«Газ» и «тормоз» сексуального влечения: как они работают? «Газ» и «тормоз» сексуального влечения: как они работают?

Реже хотите заниматься сексом? Или не можете перестать думать о нем?

Psychologies
Как перестать беспокоиться о том, что думают другие Как перестать беспокоиться о том, что думают другие

Как перестать волноваться из-за мнений окружающих по поводу вашей персоны

Psychologies
7 советов на каждый день, чтобы справиться с тревогой и стрессом 7 советов на каждый день, чтобы справиться с тревогой и стрессом

Семь способах помочь себе справиться с тревожным расстройством

Популярная механика
Российские ученые передали квантовый сигнал вместе с классическим по одному оптоволокну Российские ученые передали квантовый сигнал вместе с классическим по одному оптоволокну

Российские ученые осуществили квантовую генерацию ключей

N+1
Дело об убийстве угличском Дело об убийстве угличском

Дело розыскное 1591 года, об убийстве царевича Дмитрия Иоанновича

Дилетант
Та самая Мамушка: как Хэтти МакДэниел стала первой афроамериканкой с премией «Оскар» Та самая Мамушка: как Хэтти МакДэниел стала первой афроамериканкой с премией «Оскар»

История Хэтти МакДэниел, которая боролась с дискриминацией даже став звездой

Forbes
Как выглядят люди, которых ты знаешь только по голосу: Алиса из колонки и другие Как выглядят люди, которых ты знаешь только по голосу: Алиса из колонки и другие

Ты точно слышала их голос, но вряд ли когда-нибудь видела лицо

Cosmopolitan
Своя игра Своя игра

Актриса и певица Нино Нинидзе примерила сияющие вечерние образы

Harper's Bazaar
«Это похоже на наркотик — включаешь плеер и забываешь про весь остальной мир»: история кассетного проигрывателя Walkman «Это похоже на наркотик — включаешь плеер и забываешь про весь остальной мир»: история кассетного проигрывателя Walkman

Walkman считался «символом статуса», а его название стало нарицательным

VC.RU
Удар током: почему Москва не готова к высокому спросу на экологичные автомобили Удар током: почему Москва не готова к высокому спросу на экологичные автомобили

Почему в городах мира нет инфраструктуры для электромобилей?

Forbes
Открыть в приложении