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

12 Tháng Bảy 20181:27 SA(Xem: 13957)
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
18 Tháng Tư 2019
Một trong những thiên hà sáng nhất trên Bầu trời Trái đất có kích thước tương tự Dải Ngân hà Milky Way của chúng ta: Messier 81 rộng lớn và xinh đẹp.
18 Tháng Tư 2019
Khoảng giữa tháng 04/2019, một số nguồn tin từ Hà Lan đã cáo buộc Samsung là kẻ đánh cắp công nghệ phần mềm của ASML từ năm 2015, trước đó các báo cáo cho rằng Trung Quốc đứng phía sau vụ việc. ASML là nhà sản xuất các dây chuyền chế tạo chip lớn nhất thế giới, có trụ sở chính tại Hà Lan.
18 Tháng Tư 2019
Khoảng giữa tháng 04/2019, trang TheVerge đưa tin, Chủ tịch và nhà sáng lập Foxconn - ông Terry Gou sẽ rời khỏi vị trí của mình vào tháng 05/2019. Ông Terry Gou đã đảm đương vị trí suốt 45 năm, đây cũng là vị trí giúp ông trở thành người giàu nhất tại Đài Loan.
18 Tháng Tư 2019
Khoảng giữa tháng 04/2019, Apple và Qualcomm cho biết đã dàn xếp các tranh chấp liên quan đến phí bản quyền và kết thúc tất cả các vụ kiện đang diễn ra giữa hai bên trên toàn cầu.
17 Tháng Tư 2019
Khoảng giữa tháng 04/2019, hãng gia công chip bán dẫn lớn nhất thế giới TSMC đã công bố tiến trình sản xuất 6 nm (N6), hứa hẹn sẽ giúp cải thiện đáng kể về mặt hiệu năng/chi phí so với tiến trình 7 nm (N7) hiện hành.
17 Tháng Tư 2019
Trong bối cảnh công nghệ đang ngày càng phát triển, bất chấp các giới hạn vật lý, định luật Moore sẽ vẫn còn đúng ngay cả khi các bộ vi xử lý đang đạt đến ngưỡng giới hạn của chúng. Các con chip đầu bảng hiện nay là Snapdragon 855 và Apple A12 Bionic được sản xuất với tiến trình 7nm, số lượng bóng bán dẫn trong mỗi con chip đã lên tới gần 7 tỷ bóng.