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

12 Tháng Bảy 20181:27 SA(Xem: 13780)
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
27 Tháng Mười 2019
Phó đô đốc Alexander Moiseyev cho biết, một cuộc thám hiểm vào tháng 8 và tháng 9 năm 2019 đã lập biểu đồ cho các hòn đảo mới vẫn chưa được đặt tên bởi trước đây chúng bị ẩn giấu dưới sông băng, người đứng đầu hạm đội phía bắc và đoàn thám hiểm.
26 Tháng Mười 2019
Hơn nữa, với việc cắt giảm triển vọng lợi nhuận đến năm 2020, Nokia cho biết sẽ dừng việc chia cổ tức trong 6 tháng tiếp theo.
26 Tháng Mười 2019
Công nghệ cấy ghép thần kinh sử dụng chất liệu sợi platinum mỏng có tính đàn hồi sẽ có thể giúp rất nhiều bệnh nhân có thể khôi phục thính lực hiệu quả hơn nhiều so với các phương pháp phẫu thuật, cấy ghép truyền thống.
26 Tháng Mười 2019
Bộ trưởng Bộ Thương mại Nhật Bản Isshu Sugawara từ chức vì cáo buộc nói rằng văn phòng của ông đã viếng tiền mặt và tặng quà cho người ủng hộ - một hành động vi phạm luật bầu cử của Nhật.
26 Tháng Mười 2019
Ngân hàng Trung ương Indonesia (Bank of Indonesia) tiến hành đợt cắt giảm lãi suất thứ tư liên tiếp trong vòng chỉ 4 tháng, trong bối cảnh triển vọng tăng trưởng kinh tế toàn cầu yếu đi, đồng thời cho biết bất kỳ động chính sách thái tiếp theo nào cũng sẽ tùy thuộc vào các dữ liệu kinh tế.
26 Tháng Mười 2019
Trong những ngôi nhà trên khắp thủ đô Nepal, những sản phẩm tái chế như chiếc chậu cho đến đèn đều có thể làm từ rác thải thu gom trên đỉnh Everest. Việc này ngày một phổ biến khi các nhà chức trách và doanh nghiệp loay hoay tìm cách khắc phục thiệt hại môi trường do việc thương mại hóa hoạt động leo núi gây ra.