Populære Innlegg

Redaksjonens - 2019

Google AI kan nå mer nøyaktig sekvensen din genom

Anonim

Det ser ut til at vi ser nesten daglige nyhetsberetninger om kunstig intelligens (AI) og innovasjoner som blir realisert som følge av denne teknologien. Mens begreper som "banebrytende" er vanligvis et resultat av hype og hyperbole, er utviklingen i området dyp læring absolutt verdig for termen.

Forskere ved Verily, biovitenskapsavdelingen i Alphabet Inc.

(NASDAQ: GOOGL)

(NASDAQ: GOOG)

, i samarbeid med Google Brain-teamet, et annet datterselskap som leder selskapets banebrytende AI-innsats, har brukt dyp læring på å løse det menneskelige genomet - med oppmuntrende resultater. I en forskningsblogg som ble publisert i forrige uke, kunngjorde forskerne utgivelsen av et nytt open-source AI-system kalt DeepVariant, som er i stand til å samle en mer fullstendig gjengivelse av det menneskelige genom.

En ny tilnærming til å løse et eksisterende problem

Vitenskapen om dyp læring innebærer opprettelse av kunstige nevrale nettverk, datamodeller basert på menneskets hjerne, struktur og funksjon, som forsøker å gjenskape vår evne til å lære. Systemet mates massive mengder data og styres av komplekse algoritmer, og kan deretter gjenkjenne mønstre fra dataene. Det kan gjøre foreninger og skille forskjeller fra disse mønstrene, noe som resulterer i evnen til å trekke konklusjoner og foreta spådommer basert på informasjonen.

Prosessen med høy gjennomstrømningssekvensering har eksistert i mer enn et tiår, noe som gjorde genomsekvensering mer tilgjengelig, men den enorme mengden data var kompleks og forståelsesprosessen det var utsatt for feil. Nyere utbygginger har blitt brukt til å fylle ut noen av hullene, men likevel igjen et ufullstendig og feil bilde.

Ved å anvende dyp læring i prosessen, kunne forskerne unngå fallgruvene og noen av feilene som oppsto fra tidligere metoder, og skapt mer presise resultater. Ifølge forskerne ga dyp læring "betydelig større nøyaktighet enn tidligere klassiske metoder." I de kommende årene kan disse resultatene hjelpe forskere til å utvikle mer målrettede behandlinger for en rekke komplekse sykdommer og genetiske abnormiteter.

DeepVariant-systemet tok en av toppprisene i fjor i en konkurranse sponset av FDA designet for å fremme forbedringer i gen sekvensering.

Andre banebrytende utviklinger

Dette er ikke første gang Verily og Google Brain forskerne har brukt AI for å forbedre helsevesenet.

Tidlig gjenkjenning av brystkreft øker sjansene for vellykket behandling. Tidligere i år opprettet forskerne et neuralt nettverk for å undersøke medisinske bilder for svulster. Teamet rapporterte at systemet oppnådde en større grad av nøyaktighet enn menneskelige patologer tildelt samme oppgave. GoogLeNet AI ble matet tusenvis av medisinske bilder og fikk en 89% nøyaktighetsrate sammenlignet med 73% for patologer.

Laget brukte en lignende prosess for å undersøke bilder av netthinnen for å oppdage diabetisk retinopati (DR), en av de ledende årsakene til blindhet som skyldes diabetes. Ved gjennomgang av øyescanning overgikk Google Brain standardene for nøyaktighet og presisjon for vellykket oppdagelse av tilstanden som kreves av National Institutes of Health. Disse resultatene var enda viktigere i lys av mangelen på kvalifiserte oftalmologer for å diagnostisere tilstanden.

Mer kommer

Forskere har nettopp begynt å tappe det enorme potensialet som kan følge av AI. De foregående eksemplene representerer toppen av isbreen av det som kan være mulig når man søker dyp læring til helsetjenester. De illustrerer imidlertid måtene som AI kan gi en ny tilnærming til mange eksisterende helseproblemer. Forvent nye og større fremskritt når forskere kommer opp med nye og mer innovative måter å løse problemer ved å bruke AI.