Дослідники проводять огляд можливостей штучного інтелекту у лікуванні захворювань мозку

Італійські дослідники завершили систематичний огляд літератури, який цього місяця був опублікований у виданні APL Bioengineering, видавцем якого є AIP Publishing. Метою огляду було розробити краще розуміння штучного інтелекту (ШІ) та його можливостей у лікуванні захворювань мозку. Після збору 2 696 різних результатів дослідники звернули увагу на 154 найбільш цитовані статті.

Штучний інтелект здатний обробляти величезні об’єми даних і робити це дуже швидко. Це, разом із різними підходами, такими як машинне навчання, комп’ютерне бачення та нейронні мережі, створює середовище, у якому технологія ШІ є ефективним інструментом проти багатьох найбільших проблем здоров’я у світі.

Однак, існують багато викликів, пов’язаних із цією технологією та її застосуванням у цих галузях, особливо у діагностиці, хірургічному лікуванні та моніторингу захворювань мозку. Нове дослідження може допомогти розробити нові методи, які постійно рухають галузь вперед.

Огляд

Одним із основних моментів огляду було використання генеративної суперницької мережі для синтетичного розвитку старішого мозку. Це дозволило експертам вивчити прогрес захворювання з часом.

Аліса Сегато була автором статті, у якій описувався огляд.

«Використання штучних технік поступово приносить ефективні теоретичні рішення великої кількості реальних клінічних проблем, пов’язаних із мозком», – сказала Сегато. «Особливо в останні роки, завдяки накопиченню відповідних даних та розвитку дедалі більш ефективних алгоритмів, стало можливим суттєво збільшити розуміння складних механізмів мозку».

Дослідження було зосереджено на кількох основних напрямках догляду за мозком, таких як вивчення методів ШІ, які відповідають за обробку інформації про структуру та характеристики зв’язку мозку, а також оцінка кандидатів на хірургічне лікування. Інші напрямки включали вивчення зображень для вивчення захворювань мозку, виявлення проблем та проблемних зон, прогнозування захворювання та результатів, а також внутрішньоопераційну допомогу.

Деякі зображення, які використовуються для вивчення захворювань мозку, включають тривимірні дані, такі як магнітно-резонансна томографія, дифузійна тензорна томографія, позитронно-емісійна томографія та комп’ютерна томографія. Техніки комп’ютерного бачення ШІ можуть бути використані для аналізу всіх цих типів зображень.

«Відкриті алгоритми»

У опублікованому дослідженні вчені відстоюють «відкриті алгоритми». Це означає чітко деталізовані шляхи до рішень, а не дуже невиразний «чорний ящик», на який часто покладаються.

«Якщо люди мають приймати алгоритмічні рецепти або діагнози, їм потрібно довіряти їм», – сказала Сегато. «Зусилля дослідників ведуть до створення дедалі більш складних та інтерпретованих алгоритмів, які могли б сприяти більш інтенсивному використанню «інтелектуальних» технологій у практичних клінічних контекстах».

Ця позиція також звучить у час, коли міжнародні вчені вимагають більшої прозорості у дослідженнях ШІ. Група вчених включала членів з провідних установ, таких як Центр раку принцеси Маргарет, Університет Торонто, Стенфордський університет, Джонс Хопкінс, Гарвардська школа громадського здоров’я та Массачусетський технологічний інститут (МІТ). За словами вчених, більш прозорі результати та методи могли б допомогти поліпшити лікування раку на основі досліджень.