人工智能有望带来更有效的医疗保健

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导读 人工智能可用于改善整个医疗保健领域的预防、诊断和护理,包括精神病学和心理健康。人工智能(AI)已经不同程度地出现在我们的医疗保健系统中

人工智能可用于改善整个医疗保健领域的预防、诊断和护理,包括精神病学和心理健康。人工智能(AI)已经不同程度地出现在我们的医疗保健系统中。问题是它主要由彼此独立运作的个人护理和研究单位使用。企业家、蒙特利尔大学校友AlexandreLeBouthillier表示,需要广泛实施人工智能解决方案,以提高护理速度和效率

LeBouthillier一直是一位创新者。在他的整个学习过程中,从本科到博士。在UdeM计算机科学与运筹学系(DIRO)工作期间,他还经营Planora,一家将人工智能与工作优化相结合的公司。他与Louis-MartinRousseau共同创立了该公司,随后ElementAI的创始人Jean-FrançoisGagné也加入了他们的行列。

2012年,37岁的LeBouthillier出售了Planora,并休假了三年。他正处于十字路口。他的父亲被诊断出癌症晚期,这促使LeBouthillier探索人工智能如何提高医疗保健系统的效率。

2015年,LeBouthillier在DIRO同事YoshuaBengio(当时在人工智能领域进行开创性工作)的指导下,与当时的博士生NicolasChapados合作。学生创立了Imagia,一家提供肿瘤学精准解决方案的公司。

“阅读有关肿瘤学的内容后,我意识到在患者检查和第一次治疗之间,有许多人为干预措施会减慢这一过程,”LeBouthillier解释道。“人工智能可以通过分析不同类型癌症的图像并将其与特定的基因图谱相关联来加快处理速度,从而确定每个患者的最佳治疗方案。”

迄今为止,人工智能在肿瘤学方面的突破主要涉及乳腺癌、结直肠癌和肺癌等癌症,这些癌症都有适当的筛查系统,因此有大量可用数据。然而,尽管筛查计划越来越有效,但治疗方法仅对大约30%的病例有效。

对社会负责的投资

作为投资人工智能健康解决方案的社会责任基金Linearis的联合创始人和合伙人,LeBouthillier目前正致力于提高人工智能在该领域的影响力。

例如,代谢组学(分析胆固醇等代谢物的科学)将越来越多地与其他组学(例如基因组学)结合使用。

使用低成本的收集设备,人们将能够在药房自行提供样品。然后,数据将被传输到配备人工智能系统的实验室,该系统会在几秒钟内分析患者的状况或对治疗的反应,并建议任何必要的调整。

然而,LeBouthillier警告说,医疗保健网络需要超越传真机(在魁北克和其他地方仍然广泛使用),才能使人工智能更广泛地实用。

他说:“人工智能可以用来改善医疗保健,让人们能够在家附近以低成本自行进行初步的无创筛查,从而使医疗保健变得更容易获得。”“在研究中,用人类细胞系和类器官模型替代小鼠将加速新疗法的发现。”

心理健康也受益

精神病学家和心理健康专业人员也可以使用人工智能来个性化护理和治疗。一年前,《美国国家科学院院刊》上的一篇文章报道了一种新的人脑计算模型,该模型可以提高我们对包括意识在内的复杂认知能力如何发展的理解。

该模型由蒙特利尔大学精神病学和成瘾系教授、蒙特利尔大学附属CHUSainte-Justine研究中心精密精神病学和社会生理学实验室负责人GuillaumeDumas开发。杜马斯拥有基础物理学、系统工程和认知科学的跨学科背景,他花了十多年的时间研究人类认知的社会维度。

2010年,杜马斯使用超级扫描仪(他发明的一种设备,可以同时记录多个受试者的大脑活动)来证明,在社交互动过程中,大脑实际上处于同一波长。在某种程度上,它们是同步的。

基于这一发现,2012年,他对两个相互作用的大脑进行了首次神经计算模拟,结果表明解剖结构的相似性在一定程度上解释了这些大脑间的同步。相反,解剖学上的差异可能会导致与其他人同步的困难。

2014年,杜马斯利用动力系统理论引入了一种新的人机交互范式,其中人类用户与仿生化身实时交互。

“利用这种范式,我发现我们的神经网络记录了我们自己和他人行为的信息,并在实时交互过程中在社会认知的感觉运动和表征维度之间建立了联系,”杜马斯解释道。

通过将计算精神病学、精准医学和神经人工智能(neuro-AI)相结合,杜马斯正在致力于开发一种更加个性化和预测性的精神病学和心理健康方法。

“例如,在精神病学中,治疗方案是由主治医生根据具体情况决定的,”他说。“通过精确的精神病学,我们将能够依靠客观标记来指导精神病学家和其他心理健康专业人员的临床决策。”

“数字双胞胎”

杜马斯的人脑计算模型是通过为每个患者的大脑创建“数字双胞胎”来改善数据在临床决策中的使用的努力的一部分。

它也是更广泛的科学趋势的一部分:神经科学和人工智能的融合。事实上,他的模型例证了可以驱动下一代人工智能甚至可能导致“人工智能”的生物机制和认知架构。

“要达到这一阶段,我们需要纳入人类认知的社会维度,这就是我们下一步的目标,”杜马斯说。

“我们已经对两个相互作用的大脑进行了首次生物物理模拟,这加深了我们对人类认知和自闭症等认知障碍的基本机制的理解。”

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