Đại Học Stanford Phát Triển Ai Giúp Dự Đoán Các Tác Dụng Phụ Của Thuốc

12 Tháng Bảy 20181:27 SA(Xem: 13595)
Đại Học Stanford Phát Triển Ai Giúp Dự Đoán Các Tác Dụng Phụ Của Thuốc
Đại Học Stanford Phát Triển Ai Giúp Dự Đoán Các Tác Dụng Phụ Của Thuốc

Tác dụng phụ của thuốc là nguyên nhân dẫn đến những biến chứng rất nguy hiểm có thể đe dọa đến tính mạng, và là thứ rất khó để có thể lường trước, vì theo ước tính, có hơn 125 tỷ biến chứng tiềm năng.

 

Marinka Zitnik, một nghiên cứu sinh ngành khoa học máy tính tại Đại học Stanford, Mỹ, cho biết: “Việc thử nghiệm một loại thuốc mới bằng cách kết hợp nó với những dạng thuốc sẵn có là điều bất khả thi,vì cần phải thực hiện đến 5,000 thí nghiệm khác nhau. Thực tế, ta không thể biết chuyện gì sẽ xảy ra”.

 

Để giải quyết vấn đề, Marinka Zitnik và Jure Leskovec, giáo sư cùng ngành, đã cùng phát triển Decagon – một hệ thống Trí tuệ nhân tạo AI với khả năng dự đoán các tác dụng phụ có thể xảy ra khi các loại thuốc được dùng chung với nhau. Được tài trợ bởi Quỹ Khoa học Quốc gia, Viện Y tế Quốc gia, Cơ quan của các dự án nghiên cứu Quốc phòng tiên tiến, phòng Sáng kiến khoa học dữ liệu Stanford, và Chan Zuckerberg Biohub, hệ thống mới đã số hóa hơn 19,000 protein trong cơ thể người có khả năng tương tác với nhau và tương tác với các loại thuốc.

 

Sau khi tổng hợp hơn 4 triệu mối liên kết giữa thuốc, protein và các tác dụng phụ, nhóm chuyên gia đã sử dụng một thuật toán học sâu deep learning để đưa ra dự đoán sự kết hợp nào sẽ dẫn đến biến chứng, và những gì thu được hứa hẹn hơn rất nhiều so với mong đợi.

 

Trải qua thử nghiệm, Decagon có khả năng dự đoán chính xác tác dụng phụ do kết hợp thuốc với độ chính xác lên đến 69%. Chẳng hạn như, hệ thống có thể dự đoán khi dùng atorvastatin – loại thuốc có tác dụng hạ cholesterol – chung với thuốc điều trị tăng huyết áp amlodipine có thể dẫn đến viêm cơ. Ngoài ra, AI mới còn có thể đưa ra phán đoán về khả năng xảy ra biến chứng với kết quả trùng khớp với 10 tác dụng phụ đã được xác nhận bởi các nhà nghiên cứu y khoa.

 

Hiện Decagon vẫn còn có điểm hạn chế, nó chỉ mới có khả năng đưa ra dự đoán về tác dụng phụ có thể xảy ra giữa các cặp thuốc chứ chưa thể nhiều hơn. Các nhà khoa học làm việc để cải tiến, và một phiên bản cập nhật sẽ sớm xuất hiện trong tương lai.

 

Được biết, trong ngành y tế hiện nay, dược phẩm không phải là lĩnh vực duy nhất đang ngày càng trở nên tiến bộ nhờ Trí thông minh nhân tạo AI. Các nhà nghiên cứu hiện cũng đang ứng dụng công nghệ máy học machine learning trong việc dự đoán khuyết tật ở trẻ sơ sinh. Cùng với rất nhiều công ty khởi nghiệp đang phát triển AI để phục vụ cho việc cải thiện sức khỏe con người, Google cũng đang là một ứng cử viên trong cuộc đua với DeepMind Health, dự án phát triển một bộ ứng dụng có thể giúp các bác sĩ xác định nguy cơ biến chứng ở bệnh nhân.

 

Các nhà phân tích tại công ty tư vấn thị trường McKinsey ước tính các thuật toán máy học machine learning có thể sẽ giúp các công ty dược phẩm tiết kiệm được số tiền lên đến 100 tỷ USD mỗi năm.

58Vote
41Vote
32Vote
22Vote
12Vote
3.715
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
10 Tháng Ba 2020
Dải ánh sáng nối mặt đất với Dải Ngân hà Milky Way là gì?
10 Tháng Ba 2020
Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình tới Vũ Hán, tâm chấn của dịch coronavirus (Covid-19), vào sáng ngày thứ Ba (10/03/2020).
10 Tháng Ba 2020
NASA, Hàn Quốc và Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) đang hợp tác với nhau trên một “tổ hợp ảo” các công cụ trên không gian để ghi lại chất lượng không khí toàn cầu một cách chi tiết chưa từng thấy
10 Tháng Ba 2020
Samsung Display, nhà cung cấp màn hình cho Samsung Electronics và Apple, đã yêu cầu chính phủ Việt Nam miễn cách ly 700 kỹ sư từ Hàn Quốc sang làm việc
09 Tháng Ba 2020
Sáng thứ Hai với những lo ngại về dịch coronavirus (Covid-19) và cuộc chiến giá dầu giữa Ả rập Xê út và Nga, thị trường chứng khoán Mỹ sau khi mở cửa đã sụt giảm 7%, buộc phải kích hoạt đóng băng giao dịch trong 15 phút.
09 Tháng Ba 2020
Sáng thứ Ba (10/03/2020), Mông Cổ cho biết một công dân Pháp làm việc tại đây đã được xác nhận là bị nhiễm coronavirus (Covid-19), đánh dấu ca nhiễm đầu tiên của đất nước.