Научными специалистами Массачусетского технологического института (MIT) совместно с сотрудниками компании IBM на основе технологии искусственного интеллекта разработана система, которая может предсказывать результаты различных вариантов лечения заболеваний. Статья о проведенном исследовании была опубликована в научном журнале Proceedings of Machine Learning Research. Информацией об этом делится Lenta.ru со ссылкой на заявление пресс-службы MIT.
Сообщается, что новая система называется G-Net. Основываясь на данных об исходном состоянии здоровья пациента, она может предсказывать результаты различных схем лечения.
В основе нейросети лежит метод причинно-следственного вывода, оценивающий эффект динамического воздействия при наличии измеряемых смешанных переменных, которые могут влиять как на лечение, так и на его результаты. Ученые пояснили, что G-Net использует рекуррентные нейронные сети (RNN), что позволяет им лучше моделировать временные последовательности со сложной и нелинейной динамикой.
Оценивая предсказательную способность и обучение G-Net, команда создала два набора данных, основанных на ложных фактах. Каждый из них содержал около 1 000 известных траекторий лечения пациентов. На определенном этапе медики меняли способ лечения, заставляя нейронную сеть строить около сотни новых прогнозируемых траекторий.
“Наша конечная цель – разработать метод машинного обучения, который позволит врачам исследовать различные сценарии и варианты лечения”, — поделился исследователь Ли-вэй Леман из Массачусетского технологического института.
Экспертами отмечается, что хотя G-Net хорошо работает с симулированными данными, алгоритм необходимо значительно усовершенствовать, прежде чем применять его к реальным пациентам.
