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

12 Tháng Bảy 20181:27 SA(Xem: 13630)
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
19 Tháng Hai 2020
Ngay cả việc xác định thiên hà UGC 12591 là loại nào cũng là một khó khăn
19 Tháng Hai 2020
Các trung tâm sản xuất lớn ở Trung Quốc đang bắt đầu nới lỏng các biện pháp hạn chế giao thông và di chuyển của người dân trong khi chính quyền địa phương thúc đẩy các nhà máy bắt đầu tái sản xuất
19 Tháng Hai 2020
Các hành khách có kết quả thử nghiệm âm tính với coronavirus đã bắt đầu rời khỏi tàu du lịch Diamond Princess vào hôm thứ Tư (19/02/2020)
19 Tháng Hai 2020
Sau nhiều tháng quan sát và dự đoán, nhà phân tích Ming-Chi Kuo cho biết, có vẻ như Apple sẽ ra mắt AirTag hoặc Apple Tag vào cuối năm 2020, có thể là vào quý ba.
19 Tháng Hai 2020
Ngày 19/02/2020, Qualcomm giới thiệu X60, modem 5G cao cấp hứa hẹn sẽ cải thiện tốc độ trung bình của mạng 5G với rất nhiều loại tín hiệu sóng không dây mà nó hỗ trợ.
19 Tháng Hai 2020
SpaceX đang lên kế hoạch đưa tối đa 4 hành khách tư nhân lên vũ trụ để thực hiện một chuyến tham quan vòng quanh Trái đất vào khoảng cuối năm 2021 hoặc đầu năm 2022.