Лента TH Новости Искусственный интеллект


Искусственный интеллект победит рак еще при нашей жизни

∴ 705

Изучение изображений и данных требует много времени и зависит от опыта и навыков высокоспециализированных экспертов. Здесь искусственный интеллект (ИИ) (или глубинное обучение) может сэкономить огромное количество времени и дать гораздо более точные результаты.

1080

Докторант Сэм Купер из Имперского Колледжа Лондона объясняет, как именно ИИ может побороть рак.

Мы используем глубокое обучение, чтобы попытаться улучшить диагностику рака, а также ускорить поиск новых препаратов против рака.Докторант Сэм Купер.

Алгоритм ИИ может изучить фото биопсии опухоли и диагностировать её тип. Алгоритмы обычно дают более точный диагноз, поскольку они непредвзяты и могут учитывать тонкие функции, которые часто ускользают от человеческого глаза. Помимо изучения того, как ИИ можно использовать в диагностике, мы также используем его для ускорения поиска новых методов лечения. При попытке найти новые лекарства исследователи обычно должны обрабатывать и искать тысячи изображений, что может занять месяцы работы. С помощью этих новых методов мы сможем получить результаты через день или два.

Далее идет рассказ от имени Сэма Купера касательно того, как именно он борется с раком.Стоит заметить, что не только Сэм делает ставку на ИИ, как на инструмент для избавления от рака. Программисты Microsoft с сентября 2016 года работают над нейросетью, способной искать лекарства против рака.

Я начал изучать биохимию на уровне бакалавриата и после выпуска пошел дальше в учебу. Я был вдохновлен потенциалом ИИ, и был буквально привязан к нему. Хотя я не очень много знал об этой теме, когда впервые решил создавать агентов искусственного интеллекта.

Я всегда любил математику и компьютерное программирование. Это было словно хобби. Я пытался попробовать собственные компьютерные игры. Теперь этот проект позволил мне реализовать опыт игростроительства в изучении биологических систем. Мои исследования являются междисциплинарными. Многие исследователи, которые покоряют область ИИ, не обязательно являются чистокровными математиками. Все, что вам нужно, так это хорошее понимание того, как использовать ИИ для решения проблем.

Недавно я был в Торонто, это связано с реализацией стартапа. Мы находимся на ранних стадиях, но, используя эту технологию, мы хотим автоматизировать анализ биомедицинских изображений, будь то для оценки воздействия препарата или диагностики рака. Сначала мы ориентируемся на автоматизацию процессов открытия лекарств.

Ученые изучают потенциал глубокого обучения в течение многих лет. И, надеюсь, вы понимаете, что мы находимся на пороге научных прорывов, связанных с технологией. Технологией, которая привлекает все больше и больше инвестиций.
Суммарное привлечение средств, создание баз данных, которые используются для обучения ИИ, совершенствование языков программирование и архитектуры нейросетей, вместе с ростом вычислительных мощностей и их параллельным удешевлением является основой, из-за которой мы рассчитываем увидеть исчезновение рака уже при нашей жизни.

Филипп Дончев