Штучний інтелект, призначений для військової біполярної допомоги

Нові дослідження виявляють, що додаток для машинного навчання, розроблений для військових, також може бути використаний для прогнозування результатів лікування біполярного розладу.

Дослідники з Університету Цинциннаті (UC) провели медичне дослідження, використовуючи додаток, спочатку розроблений для бою повітря-повітря. Успішне використання машинної нечіткої логіки відкриває можливість використання ШІ або машинного навчання для лікування хвороб.

У дослідженні доктор Девід Флек, доцент Медичного коледжу UC, та його співавтори використовували штучний інтелект, який називають «генетично нечіткими деревами», щоб передбачити, як біполярні пацієнти реагуватимуть на літій.

Біполярний розлад, зображений у телешоу «Батьківщина» та нагородженому «Оскаром» «Срібному підкладці», вражає шість мільйонів дорослих у США або чотири відсотки дорослого населення за певний рік.

"У психіатрії лікування біполярного розладу є стільки ж мистецтвом, скільки наукою", - сказав Флек.

«Пацієнти коливаються між періодами манії та депресії. У ці періоди лікування буде змінюватися. Насправді важко лікувати їх належним чином на стадіях хвороби ".

У ході дослідження вчені знайшли найкращу з восьми загальних моделей, що використовуються в даний час для лікування біполярного розладу, передбачаючи, хто відповість на лікування літієм із точністю 75 відсотків.

Для порівняння, модель дослідників UC, розроблена з використанням AI, передбачала, як пацієнти реагуватимуть на літій 100 відсотків часу. Ще більш вражаюче, модель UC передбачила фактичне зменшення маніакальних симптомів після обробки літієм з точністю до 92 відсотків.

Виявляється, той самий вид штучного інтелекту, який минулого року перевершив пілотів ВПС в моделюванні після моделювання на ВПС Райта-Паттерсона, однаково вправно приймає корисні рішення, які можуть допомогти лікарям лікувати захворювання.

Висновки з’являються в журналіБіполярні розлади.

«Це свідчить про те, що зусилля, що фінансуються для аерокосмічної галузі, змінюють ситуацію в галузі медицини. І це приголомшливо ", - сказала доктор Келлі Коен, професор Коледжу техніки та прикладних наук UC.

Випускник доктора Коена Ніколас Ернест є засновником компанії Psibernetix, Inc., компанії з розробки та консультування штучного інтелекту.

Psibernetix працює над такими додатками, як повітряно-повітряні бої, кібербезпека та прогнозована аналітика. Нечіткий логічний алгоритм Ернеста здатний відсортувати величезні можливості, щоб буквально за мить прийти до найкращого вибору.

"Зазвичай проблеми, які вирішують наші ШІ, мають багато-багато гугоплексів можливих рішень, фактично нескінченних", - сказав співавтор дослідження Ернест.

Його команда розробила генетичну нечітку логіку під назвою "Альфа", здатну збивати людей-пілотів у симуляціях, навіть коли літаки комп'ютера навмисно були обмеженими з меншою максимальною швидкістю та менш спритними льотними характеристиками.

Автономне прийняття рішень у режимі реального часу збивало у відставку полковника ВПС США Джина Лі під час кожного заходу.

"Здавалося, було відомо про мої наміри і миттєво реагувало на мої зміни в польоті та моєму розміщенні ракет", - сказав Лі минулого року. «Він знав, як перемогти постріл, який я робив. За необхідності воно миттєво переходило між оборонними та наступальними діями ».

Американський інститут аеронавтики та космонавтики в цьому році відзначив Коена та Ернеста за їх "розвиток і застосування штучного інтелекту для масштабних, значущих та складних проблем, пов'язаних з аерокосмічною галуззю".

Коен провів більшу частину своєї кар'єри, працюючи з штучним інтелектом на основі нечіткої логіки у безпілотниках. Він використовував відпустку в інженерному коледжі, щоб звернутися до Медичного коледжу UC з ідеєю: Що, якби вони могли застосувати дивовижну прогнозовану силу нечіткої логіки до особливо неприємної медичної проблеми?

Медицина та авіоніка мають мало спільного. Але кожна з них передбачає упорядкований процес - величезне дерево рішень - щоб дійти до найкращого вибору.

Нечітка логіка - це система, яка спирається не на конкретні визначення, а на узагальнення для компенсації невизначеності чи статистичного шуму. Цей штучний інтелект називають «генетичним нечітким», оскільки він постійно вдосконалює свою відповідь, відкидаючи менший вибір способом, аналогічним генетичним процесам природного відбору Дарвіна.

Коен порівнює це з навчанням дитини розпізнаванню стільця. Побачивши лише кілька прикладів, будь-яка дитина може визначити предмет, на якому сидять люди, як стілець, незалежно від його форми, розміру чи кольору.

“Нам не потрібна велика статистична база даних для вивчення. Ми все розбираємось. Ми робимо щось подібне, щоб наслідувати це з нечіткою логікою », - сказав Коен.

Коен знайшов сприйнятливу аудиторію у Флек, яка працювала з колишнім Центром досліджень зображень UC. Зрештою, хто краще вирішить одну з найскладніших проблем медичної науки, ніж ракетолог? Коен, аерокосмічний інженер, вирішив цю справу.

Ернест сказав, що люди не повинні поєднувати технологію з її застосуванням. Алгоритм, який він розробив, не є розумною істотою, як лиходії у франшизі фільму "Термінатор", а лише інструмент, за його словами, хоча і потужний, із, здавалося б, нескінченними додатками.

Компанія Ернеста створила EVE, генетичний нечіткий ШІ, який спеціалізується на створенні інших генетичних нечітких ШІ. EVE придумав модель прогнозування даних про пацієнтів, яка називається LITHium Intelligent Agent або LITHIA для біполярного дослідження.

"Ця модель прогнозування використовує силу нечіткої логіки, щоб дозволити вам прийняти більш обґрунтоване рішення", - сказав Ернест. І на відміну від інших типів ШІ, нечітка логіка може простою мовою описати, чому вона робила свій вибір, сказав він.

Дослідники об’єдналися з доктором Калебом Адлером, заступником голови клінічних досліджень Департаменту психіатрії та поведінкових неврологій Університету, з метою вивчення біполярного розладу, поширеної, періодичної та часто хвороби, що триває протягом усього життя. Незважаючи на поширеність розладів настрою, їх причини недостатньо вивчені, сказав Адлер.

"Дійсно, це чорна скринька", - сказав Адлер. «Ми діагностуємо когось із біполярним розладом. Це опис їх симптомів. Але це не означає, що у всіх однакові основні причини ".

Вибір відповідного лікування може бути не менш складним.

«Протягом останніх 15 років відбувся вибух методів лікування манії. У нас є більше варіантів. Але ми не знаємо, хто на що відповість », - сказав Адлер. "Якби ми могли передбачити, хто буде краще реагувати на лікування, ви заощадите час і наслідки".

За умови відповідної обережності біполярний розлад є керованою хронічною хворобою для пацієнтів, життя яких може нормалізуватися, сказав він.

Нове дослідження UC, яке частково фінансувалось грантом Національного інституту психічного здоров’я, виявило 20 пацієнтів, яким протягом восьми тижнів призначали літій для лікування маніакального епізоду. П'ятнадцять із 20 пацієнтів добре відреагували на лікування.

Алгоритм використовував аналіз двох типів сканування мозку пацієнта, серед інших даних, щоб зі 100-відсотковою точністю передбачити, які пацієнти добре реагували, а які ні. І алгоритм також передбачав зменшення симптомів через вісім тижнів, досягнення ще більш вражаюче тим, що для прогнозування використовувались лише об'єктивні біологічні дані, а не суб'єктивні думки досвідчених лікарів.

Джерело: Університет Цинциннаті