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医学福音书?麻省理工学院开发了AI以确保癌症患

2018-11-09 11:46:28 九州天下现金194℃

  胶质母细胞瘤是脑或脊髓中的恶性肿瘤,通常在诊断后不到5年就会发生。这5年可能会很痛苦。——为了最大限度地减少肿瘤,医生通常会开展放射治疗和可能导致副作用的药物和弱患者的组合。现在,麻省理工学院媒体实验室的研究人员开发了人工智能(AI),可以确定有效减少胶质母细胞瘤患者肿瘤所需的最低剂量。他们计划在斯坦福大学2018年机器学习医学会议上展示他们的研究成果。双管齐下的方法为了创建一种能够识别胶质母细胞瘤患者最佳药物治疗的人工智能,麻省理工学院的研究人员转向了一种称为强化学习(RL)的训练技术。首先,他们创建了一个由50名患有模拟胶质母细胞瘤的患者组成的测试组,这些患者基于之前治疗过的大量数据。然后,他们要求他们的人工智能推荐几种常用于治疗神经胶质瘤(胶质瘤)胶质母细胞瘤的药物,并定期为每位患者(数周或数月)Mstin和长春新碱(PVC)注射perzine、。在人工智能处方剂量后,它检查了一个计算机模型,预测剂量将如何收缩肿瘤。当人工智能指定肿瘤缩小的剂量时,它会得到回报。但是,如果人工智能仅指定最大剂量,则将受到惩罚。据研究人员称,这需要在目标和行为后果之间取得平衡。——在这种情况下,肿瘤的减少和患者的生活质量——在RL领域是独一无二的。其他RL型号只适用于一个目标;例如,DeepMind的AlphaZero只专注于赢得比赛。 “如果我们想做的是减少平均肿瘤直径并让它采取它想要的任何行动,它将不负责任地管理药物,”首席研究员Pratik Shah告诉麻省理工学院新闻。 “相反,我们说我们需要减少为实现这一结果而采取的有害行动。”个别测试人工智能对每个模拟患者进行了大约20,000次测试以完成其训练。接下来,研究人员对50名新模拟患者进行了人工智能测试,发现它可以减少剂量和频率,同时减少肿瘤大小。它还可以考虑特定的患者信息,例如肿瘤大小、病史和生物标志物。

  我们问“模型”:“你必须给所有患者服用相同的剂量吗?”它说:“不,我可以给这个人四分之一剂量,一半给这个人,也许我们会跳这个人。一剂后,”沙阿说。 “这是这项工作中最激动人心的部分,我们可以通过使用非正统的机器学习架构来试验一个人来制作精确的药物。”人工智能仍需要通过美国食品和药物管理局。 (FDA)的进一步测试和审查将允许医生实施它。但如果它通过了这些测试,它最终可能会帮助患有胶质母细胞瘤的人攻击他们的脑肿瘤而不会引起更多的疼痛。

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