IBM 연구원들은 AI 모델을 사용하여 알츠하이머와 같은 질병이나 면역 반응의 예측 및 설계를 연구하고 있으며 연구에서는 인공 지능이 조기 진단에 정말 도움이 될 수 있음을 보여줍니다.
혁신, 특히 AI 또는 머신 러닝과 같은 기술이 주도적인 역할을 하는 한 분야가 있다면 그것은 의심할 여지 없이 의료 분야입니다.
치료법 개선, 약물 개발 가속화 또는 특정 질병 예측은 현재 전 세계 주요 기술 회사에서 추구하는 목표 중 일부에 불과합니다.
IBM은 연구원들이 알츠하이머병의 조기 발견을 위해 특정 AI 모델을 어떻게 사용하고 있는지 보여주고 싶었습니다. 후각 사이의 관계 연구; 피부과 진단 및 치료를 위한 편견 없는 데이터의 탐지, 수정 및 사용 또는 면역 반응의 예측 및 설계.
AI는 조기 진단의 핵심 요소가 될 수 있습니다.
예를 들어, IBM Thomas J. Watson Research Center의 컴퓨터 정신과 및 신경 영상 연구소의 관리자인 Guillermo Cecchi는 IBM Research와 Pfizer가 짧은 비침습적 표준 음성 테스트를 사용하여 도움을 주는 새로운 인공 지능(AI) 모델을 개발한 방법을 설명했습니다. 0.7의 정확도와 0.74의 AUC(곡선 아래 면적)로 인지적으로 건강한 사람들에서 알츠하이머병의 최종 발병을 예측합니다.
이러한 예측은 나중에 질병이 발병했거나 발병하지 않은 인지적으로 건강한 사람들 그룹의 데이터 샘플에 대해 이루어졌으며, 이를 통해 연구원은 AI 모델의 예측 정확도를 확인할 수 있습니다. 이는 임상 척도(59%) 및 무작위 선택(50%)을 기반으로 한 예측보다 크게 증가한 것입니다.
IBM은 AI가 의료 목적으로 사용될 수 있는 방법을 보여줍니다.
나이로비 연구소(케냐)에 있는 IBM Research Africa의 AI Science 연구원인 Celia Cintas가 설명하는 또 다른 연구는 피부 질환 감지에서 AI 및 기계 학습 모델의 편견을 종식시키는 것을 목표로 합니다.
Celia Cintas가 설명했듯이, 연구에서 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터는 대부분 백인 인구의 이미지로 구성되어 있으며, 이는 다른 환자의 피부 질환과 그에 상응하는 부정적인 영향을 감지하는 이러한 모델의 능력을 감소시킬 수 있음을 발견했습니다. 사람들이 받는 치료와 치료의 질.
예를 들어, 아프리카 혈통의 인구에서 흑색종은 일반적으로 후기 단계에서 진단됩니다. 또한 라틴계와 아프리카계 환자에서 코로나19의 피부 발현 영상이 부족해 임상 진단에 걸림돌이 되고 있다.