Perspectiva industriei: rolul emergent al ai în prevenirea bolilor

Inteligența artificială (AI) face mari progrese în industria îngrijirii sănătății. Pentru a ajuta la prevenirea bolilor, profesioniștii medicali sunt acum capabili să folosească datele de la senzorii și genomica medicală, disciplina de biologie moleculară care acoperă funcția, structura și cartografierea genomilor. Aceasta face parte dintr-o tendință numită „medicină predictivă”, în care datele mari ajută la identificarea pacienților cu risc de boală, la fel ca analiza predictivă este folosită astăzi de instrumentele de business intelligence (BI) pentru a identifica noi tendințe și oportunități.

Scripps Research Translational Institute folosește date de genomică pentru a înțelege mai bine machiajul sănătății unei persoane. Scripps lucrează cu Nvidia pentru a dezvolta AI și practici de învățare profundă care pot atrage idei de la genomică și senzori digitali în ceasuri inteligente, manșete de tensiune arterială și monitoare de glucoză. Oamenii de știință de date pot aplica chiar învățare profundă asupra datelor medicale provenite din noua serie Apple Watch 4. Nvidia și Scripps vor efectua această cercetare ca parte a unui nou centru de excelență la ambele facilități ale companiei.

Pentru a afla mai multe despre modul în care AI și datele mari pot ajuta la generarea de perspective din senzorii medicali, PCMag a vorbit cu expertul principal în domeniul sănătății digitale și cardiologul Dr. Eric Topol. De asemenea, este director și fondator al Scripps Research Translational Institute.

PCMag (PCMag): Cum s-au unit Scripps cu Nvidia?

Eric Topol (ET): Am inițiat asta; Am citit multe despre contribuția lor la întregul domeniu de învățare profundă și AI, pentru că am o carte care va apărea în curând pe acest subiect. Am făcut multe cercetări și mi-am dat seama că erau un lider al industriei în hardware-ul AI și în multe inovații în sectoarele locale, inclusiv mașini fără șoferi, criptocurrency, jocuri video și îngrijiri de sănătate, printre altele. Așa că am început să vorbim despre cum putem lucra împreună.

PCM: Care este obiectivul noului centru de excelență la care vei lucra cu Nvidia?

ET: Obiectivul general este promovarea sănătății umane. Trebuie să fim capabili să aplicăm învățarea profundă, AI și toate subtipurile sale pentru a analiza nu numai datele senzorilor și secvențele întregi ale genomului, ci pentru a aduce toate aceste date pentru fiecare persoană. Aceste date includ senzori pe care îi poartă, precum și date de la straturile biologice. Nu este doar ADN-ul, proteinele, microbiomul lor intestinal, metaboliții și așa mai departe, ci și toate medicamentele anterioare și mediul lor.

Reunirea tuturor acestor date și extragerea în timp real a valorii pentru o persoană nu a fost încă obținută. Acesta este obiectivul de anvergură, dar pentru a ajunge acolo, trebuie să ne ocupăm de capacitatea de a trata datele senzorilor, care sunt foarte bogate și dense. De obicei, senzorii transmit date continuu, iar în timp produc mai multe date decât orice altceva, inclusiv imagini și o întreagă secvență a genomului.

• 10 pași pentru adoptarea inteligenței artificiale în afacerea dvs. 10 pași pentru adoptarea inteligenței artificiale în afacerea dvs.
• Această aplicație aduce puterea AI medicilor din lumea în curs de dezvoltare Această aplicație aduce puterea AI medicilor din lumea în curs de dezvoltare
• „Calculul corporal” se transformă în sănătate în viață „Calculul corporal” se transformă în sănătate în viață

PCM: Cum vor extrage datele pentru o persoană?

ET: Într-o zi va exista un antrenor medical virtual; ca și astăzi, avem un difuzor inteligent care vă va oferi câteva îndrumări sau răspunsuri, sau asistentul digital Google vă spune despre programul dvs. sau dacă ar trebui să plecați din timp pentru a merge la aeroport. Ei bine, astăzi este frumos, dar pe viitor putem face multe pentru îngrijirea sănătății. Asta începe acum cu lucruri precum diabetul și hipertensiunea arterială, dar în cele din urmă aceasta va fi o strategie de prevenire pentru o mare parte a oamenilor. Nimeni nu l-a montat încă, dar aceștia sunt niște pași timpurii pentru a ajunge acolo.

PCM: Cum va ajuta AI efectiv să revoluționeze predicția și prevenirea bolilor?

ET: Există multe modalități prin care se poate realiza. De exemplu, astăzi, pentru diabetici, singurul algoritm care există este dacă glucoza dvs. este în sus sau în jos; acesta este un algoritm mut. Ceea ce știm este că reglarea glucozei și starea sunt afectate nu numai de ceea ce mănâncă o persoană, ci și de somnul său, de activitatea sa, de microbiomul intestinal și de alți factori. Așadar, ceea ce putem face este să dezvoltăm algoritmi care să aducă toate aceste date și să le dea înapoi individului pentru a realiza o reglare a glicemiei mult mai bună și pentru a preveni complicațiile unor afecțiuni precum boli de ochi, boli de rinichi și boli vasculare. Algoritmii pot furniza, de asemenea, date vitale pentru a preveni convulsiile, astmul și atacurile de cord. Există atât de multe lucruri pe care le putem preveni odată ce cunoaștem persoanele care sunt în pericol și avem algoritmi inteligenți pentru a factoriza toate datele pentru o persoană și pentru a le oferi feedback-ul de care au nevoie.

PCM: Există progrese reale în prevenirea AI și a prezicerii bolilor astăzi sau este ceva ce vom vedea în viitor?

ET: Ei bine, începe să decoleze cu adevărat; au fost publicate aproximativ cinci studii prospective diferite. Deci, au testat acești algoritmi într-o clinică. Am văzut deja 15 algoritmi AI aprobați de Administrația SUA pentru Alimente și Medicamente în ultimul an. Este încă devreme în dezvoltarea AI, dar începe să pună mâna acum. În urmă cu un an nu a fost cazul, dar cu siguranță, în ultima parte a acestui an vedem dovezi accelerate ale acestei devin realități.

PCM: Va folosi AI senzori digitali de la un produs precum Apple Watch?

ET: Da, și știrile despre asta în septembrie au fost precedate de un anunț al unei startup-uri numite AliveCor, care primise deja autorizația FDA cu un an înainte pentru un algoritm de învățare profundă. Astfel, oamenii pot avea monitorizarea ritmului cardiac în repaus și cu activități fizice și să fie avertizați când ceva este în afara traseului, atunci când sunt în repaus și ritmul cardiac este. Li se va spune să ia o cardiogramă prin ceas, și atunci asta va fi citit de un algoritm și puteți diagnostica fibrilația atrială. Deci, asta este acum, a fost de un an, și apoi, este oferit și de Apple. Acum avem mai multe detecții ale ritmului cardiac al consumatorilor prin AI; asta este o poveste din lumea reală. Nu vorbim despre algoritmi de învățare profundă care sunt încă în aripi; acum sunt reale.

Cu fibrilația atrială, ați putea argumenta „Toți au nevoie de un Apple Watch?” Nu, dar pentru persoanele cu risc sau… au fost tratate pentru fibrilatie atriala, este o afectiune importanta care creste riscul de accident vascular cerebral. Este necesar ca unii oameni să aibă diluatori de sânge pentru a preveni un accident vascular cerebral. Deci, nu este o chestiune banală dacă aveți fibrilație atrială și aveți anomalii structurale ale inimii.

PCM: Deși companii precum 23andMe oferă teste genetice pentru sub 200 de dolari, secvențializarea unui întreg genom aduce încă o marcă de preț grea. AI va face secvențierea genomică mai accesibilă?

ET: Este posibil. Unul dintre modurile în care poate face acest lucru este doar printr-o prelucrare mult mai eficientă a datelor, deci nu trebuie să le secundați profund sau pentru cât mai multe persoane. Totuși, astăzi, secvențializarea unui întreg genom individual este de aproximativ o mie de dolari. Și deci, dacă doriți să faceți asta pentru o mulțime de oameni, milioane sau miliarde de oameni, este încă o cheltuială foarte mare. Există o mulțime de modalități prin care AI poate schimba și scala secvențierea genomului și nu este doar ADN-ul. Este vorba despre ARN, proteine, metaboliți, microbiom, fiecare strat biologic pe care AI îl poate aborda deoarece toate sunt date mari. Dacă este etichetat „date mari”, atunci practic este intermitent AI.

PCM: Văd că sunteți implicat în „Toate programele de cercetare ale Institutului Național de Sănătate”. Ce presupune asta?

ET: un milion de americani care, timp de mulți ani, probabil decenii, vor învăța despre ei înșiși, genomul lor, microbiomul și diverși senzori. Vor împărtăși aceste date, astfel încât să putem ajuta - în mod ideal, nu numai promovarea sănătății lor, ci următoarea generație de sănătate a oamenilor. Deoarece toate aceste abilități de a înțelege fiecare ființă umană sunt noi, tocmai acum începem să înțelegem cum să folosim aceste instrumente pentru a ajuta oamenii să își păstreze sănătatea. Le permitem oamenilor să înțeleagă propriile date, pe care le redăm acestora pentru a-i ajuta să lucreze cu medicii lor pentru a deveni oameni de știință cetățeni și pionieri în viitorul sănătății umane.

PCM: Cu ce lucrați senzori cardiaci continua? Cum funcționează?

ET: Avem un patch, precum un Band-Aid, pe care îl poți purta. Noi pe bătăile inimii continue de 15.000 de oameni în 11 sau 12 zile; este o cantitate masivă de date. Pentru a putea prezice aritmie, o afecțiune a ritmului cardiac, înainte de apariția sa și pentru a cunoaște semnalul astfel încât să putem preveni acest lucru, după asta urmăm. Oamenii s-au folosit de AI pentru a face diagnosticul ritmului cardiac, dar încercăm să-l obținem pentru a preveni aritmia cardiacă. Aceasta este următoarea fază.

PCM: Cum intră secvențializarea genelor întregi și cum o veți folosi la populația vârstnică?

ET: Avem o probă foarte mare de oameni, iar vârsta lor medie este de 89 de ani. Nu au fost niciodată bolnavi și vrem să știm de ce. Considerăm că învățarea profundă de la acești genomi, în comparație cu controalele, ne va ajuta, deoarece este o cantitate masivă de date de țesut, pentru a înțelege variantele genomice la acei oameni „mai puțini” care sunt diferiți și relevanți pentru perioada de sănătate extremă. Ne-a luat aproape un deceniu să acumulăm toți acești oameni și să-i obținem pe toți.

PCM: AI ne va menține într-adevăr mai sănătos mai mult timp?

ET: Va trebui să vedem. Un lucru este o promisiune, iar celălalt este împlinirea promisiunii. Timpul va spune. Dar nu știu dacă am văzut ceva care are astăzi această promisiune atât de mare. Dar va dura un timp pentru ca totul să fie validat.