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지금까지 AI 기술의 가장 큰 기회는 건강과 웰빙입니다.
의학은 딱딱한. 많은 질병의 경우 실제로 잘못된 것을 찾고 올바른 치료법을 결정하는 데 수백 년 동안 신중한 데이터 분석이 필요했습니다. 의 에피소드를 본 사람은 닥터하우스 실제 의사가 매일 직면하는 몇 가지 문제를 극화하는 것을 보았습니다.
좋은 소식은 머신 러닝이 정교한 패턴 매칭에 매우 뛰어나다는 것입니다. 이는 맞춤 의료와 같은 일에 정확히 필요한 것입니다. 다음은 MIT 기술 검토
“연구원들은 작은 조직 샘플을 채취했습니다. 정상 세포와 암세포가 모두 포함된 샘플을 100개 이상의 조각으로 나누고 다양한 약물 칵테일에 노출시켰습니다. 그런 다음 로봇 자동화 및 컴퓨터 비전(세포의 작은 변화를 식별하도록 훈련된 머신 러닝 모델)을 사용하여 무슨 일이 일어나는지 관찰했습니다.
“접근 방식을 통해 팀은 올바른 약물을 철저히 검색할 수 있었습니다. 일부 약물은 Paul의 암세포를 죽이지 않았습니다. 다른 사람들은 그의 건강한 세포를 해쳤습니다. 바울은 위에서 나온 약을 먹기에는 너무 허약했습니다. 그래서 그는 중매 과정에서 2위를 차지했습니다. 거대 제약회사인 Johnson & Johnson이 판매하는 항암제인데 Paul의 의사들은 이전 실험에서 그의 유형의 암 치료에 효과가 없다고 제안했기 때문에 시도하지 않았습니다.
“작동했습니다. 2년 후, Paul은 완전히 차도를 보였습니다. 그의 암은 사라졌습니다. 이 접근 방식은 암 치료에 큰 변화라고 말합니다. 엑스시엔티아스 CEO, Andrew Hopkins: “클리닉에서 약물을 테스트하는 데 필요한 기술은 실제로 실제 환자에게 적용됩니다.”
Exscientia가 말했듯이 “미래에는 모든 약물이 AI로 설계될 것입니다.” 가장 큰 장벽은 늘 그렇듯이 처음부터 올바른 데이터를 수집하는 것입니다.
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