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医疗福音?MIT开发出确保癌症患者获得足够治疗的AI

更新时间  2021-06-30 20:43 阅读
本文摘要:胶质母细胞瘤是大脑或脊髓中的恶性肿瘤,一般发病后近5年经常出现。这5年为了最大限度地减少有可能疼痛的——肿瘤,医生们一般不穿梭放射线治疗和药物——人造。这种药物不会给患者带来副作用,使患者疲惫不堪。 目前,MIT媒体研究所的研究人员已经开发出人工智能(AI),这可以证实低于有效增加胶质母细胞瘤患者肿瘤所需的剂量。他们计划在斯坦福大学2018年机器学习医疗会议上展示他们的研究成果。

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胶质母细胞瘤是大脑或脊髓中的恶性肿瘤,一般发病后近5年经常出现。这5年为了最大限度地减少有可能疼痛的——肿瘤,医生们一般不穿梭放射线治疗和药物——人造。这种药物不会给患者带来副作用,使患者疲惫不堪。

目前,MIT媒体研究所的研究人员已经开发出人工智能(AI),这可以证实低于有效增加胶质母细胞瘤患者肿瘤所需的剂量。他们计划在斯坦福大学2018年机器学习医疗会议上展示他们的研究成果。MIT研究人员为了建立能够确认胶质母细胞瘤患者最佳药物化疗方案的人工智能,改用了名为增强自学(RL)的训练技术。首先,他们建立了一个测试小组,由50名模拟神经胶质瘤患者组成,这些患者基于以前拒绝化疗的大量数据。

然后,他们拒绝人工智能,该智能通常被用作化疗temozolomide(TMZ)的胶质母细胞瘤,并定期向每个患者(几周或几个月)静脉注射丙卡嗪、罗姆尼汀和长春新碱(PVC)。人工智能放入一剂药,就不会检查电脑模型。该模型需要预测剂量如何增加肿瘤。

当人工智能规定肿瘤增加的剂量时,它获得了奖励。但是,如果人工智能规定的剂量仅次于剂量,它就不会受到惩罚。

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根据研究人员的意见,应该在目标和不道德的结果之间找到平衡的——。在这种情况下,肿瘤的增加和患者的生活质量3354在RL领域是独一无二的。其他RL模型对一个目标起作用。例如,DeepMind的AlphaZero意味着专注于游戏。

首席研究员PratikShah对麻省理工学院新闻说:“如果增加平均肿瘤直径,采取预期的行动,就会不负责任地管理药物。”(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),“无视,我们必须增加到超过这个结果的有害行动中。

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”个人测试人工智能对每个模拟患者进行了约2万次测试,完成了训练。接下来,研究人员在50名新的模拟患者组中测试人工智能,发现可以同时减少剂量和频率,同时增加肿瘤的大小。另外,还可以考虑各患者的明确信息,例如肿瘤大小、病史和生物特征标记。

我们问“模型”。“应该给所有患者服用多少剂量?”它说:“不。我可以给这个人四分之一的剂量,一半给这个人。

也许我们不会为这个人跳过一剂。“沙雅说。”这是这项工作中最令人兴奋的部分,我们可以通过机器学习结构(而不是正统)展开一个人的实验,进行准确的药物化疗。“人工智能仍然需要经过美国食品和药物管理局(FDA)的进一步检查和审查才能将医生付诸实施。

但是通过这些测试,最终能帮助患上胶质母细胞瘤的人反击脑肿瘤,给他们带来更好的伤害。


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