AI приобретает чувство запаха, который может обнаружить болезни в дыхании человека

AI приобретает чувство запаха, который может обнаружить болезни в дыхании человекаAI сможет анализировать соединения на вашем дыхании. Джеймс Гатхани

Искусственный интеллект (AI) наиболее известен своей способностью видеть (как в Driverless автомобили) и слушать (как в Алекса и другие домашние помощники). Отныне это может также пахнуть, Мы с коллегами разрабатываем систему искусственного интеллекта, которая может пахнуть дыханием человека и узнать, как определить целый ряд заболеваний, которые могут выдохнуть.

Ощущение обоняния используется животными и даже растения для определения сотен различных веществ, которые плавают в воздухе. Но по сравнению с другими животными человеческое обоняние гораздо менее развито и, конечно же, не используется для повседневной деятельности. По этой причине люди не особенно осведомлены о богатстве информации, которая может передаваться по воздуху и может восприниматься высокочувствительной обонятельной системой. AI может вот-вот изменить это.

В течение нескольких десятилетий лаборатории во всем мире смогли использовать машины для обнаружения очень небольшого количества веществ в воздухе. Эти машины, называемые масс-спектрометров с газовой хроматографией или ГХ-МС, может анализировать воздух, чтобы обнаружить тысячи различных молекул, известных как летучие органические соединения.

В машине GC-MS каждое соединение в образце воздуха сначала разделяется, а затем разбивается на фрагменты, создавая отличительный отпечаток, из которого можно распознать соединения. Изображение ниже представляет собой визуализацию небольшой части данных из анализа образца дыхания.

Каждый пик представляет собой фрагмент молекулы. Конкретные закономерности таких пиков свидетельствуют о наличии отдельных веществ. Часто даже самый маленький пик может иметь решающее значение. Среди нескольких сотен соединений, присутствующих в дыхании человека, некоторые из них могут выявить наличие различных видов рака даже на ранних стадиях. Поэтому лаборатории во всем мире экспериментируют с GC-MS как неинвазивным диагностическим инструментом для выявления многих болезней безболезненно и своевременно.

К сожалению, процесс может занять много времени. Большие объемы данных необходимо вручную проверять и анализировать экспертами. Огромное количество соединений и сложность данных означают, что даже эксперты занимают много времени для анализа одного образца. Люди также склонны к ошибкам, могут пропустить соединение или ошибиться в одном соединении для другого.

Как искусственный интеллект может помочь

В рамках Университета Лафборо научная команда, мои коллеги и я адаптируем новейшие технологии искусственного интеллекта, чтобы воспринимать и изучать разные типы данных: химические соединения в образцах дыхания. Математические модели, вдохновленные мозгом, называются сети глубокого обучения, были специально разработаны для «чтения» следов, оставленных запахами.


Получите последние новости от InnerSelf


Команда врачей, медсестер, рентгенологов и медицинских физиков на Эдинбургский онкологический центр собранные образцы дыхания от участников, проходящих лечение рака. Затем образцы были проанализированы двумя группами химиков и компьютерных ученых.

После того, как химические агенты идентифицировали несколько соединений вручную, быстрым компьютерам были предоставлены данные для обучения сетям глубокого обучения. Вычисление ускорялось с помощью специальных устройств, называемых GPU, которые могут обрабатывать несколько разных частей информации одновременно. Сети глубокого обучения узнавали все больше и больше от каждого образца дыхания, пока не смогли распознать специфические закономерности, которые выявили конкретные соединения во время дыхания.

В этом первом исследовании основное внимание уделялось признанию группы химических веществ, альдегиды, которые часто связаны с ароматами, но также и с стрессовыми состояниями и болезнями человека.

Компьютеры, оснащенные этой технологией, занимают всего несколько минут, чтобы самостоятельно проанализировать образец дыхания, который раньше занимал время у человека. Эффективно, AI делает весь процесс дешевле - но прежде всего он делает его более надежным. Еще более интересно, что это интеллектуальное программное обеспечение приобретает знания и улучшается с течением времени, когда анализирует больше образцов. В результате этот метод не ограничивается каким-либо конкретным веществом. Используя этот метод, системы глубокого обучения могут быть обучены обнаружению небольших количеств летучих соединений с потенциально широкими применениями в медицине, судебной экспертизе, экологическом анализе и других.

БеседаЕсли система ИИ может обнаруживать маркеры болезни, тогда становится возможным также диагностировать, болеем мы или нет. У этого есть большой потенциал, но он также может оказаться спорным. Мы просто предполагаем, что ИИ можно использовать в качестве инструмента для обнаружения веществ в воздухе. Он не обязательно должен диагностировать или принимать решение. Окончательные выводы и решения оставлены нам.

Об авторе

Андреа Солтоджио, преподаватель, Университет Лафборо

Эта статья изначально была опубликована в Беседа, Прочтите оригинал статьи.

Книги по этой теме

{amazonWS: searchindex = Книги; ключевые слова = здоровое питание; maxresults = 3}

enafarZH-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

Следуйте за InnerSelf

facebook-значокTwitter-значокНовости-значок

Получить последнее по электронной почте

{Emailcloak = выкл}

САМОЕ ЧИТАЕМОЕ

Истинная альтернатива, альтернативная медицина: аюрведа
Истинная альтернатива, альтернативная медицина: аюрведа
by Марианна Тейтельбаум, округ Колумбия

ОТ РЕДАКТОРОВ

InnerSelf Newsletter: август 30, 2020
by InnerSelf персонала
Дороги, по которым мы путешествуем сегодня, стары как времена, но для нас они новы. Переживания, которые мы переживаем, стары как времена, но они также новы для нас. То же самое и с…
Когда правда настолько ужасна, что причиняет боль, действуйте
by Мария Т. Рассел, InnerSelf.com
Среди всех ужасов, происходящих в наши дни, меня вдохновляют сияющие лучи надежды. Обычные люди, отстаивающие то, что правильно (и против того, что неправильно). Бейсболисты,…
Когда ты спиной к стене
by Мари Т. Рассел, Внутренний
Я люблю интернет. Теперь я знаю, что многие люди могут сказать об этом много плохого, но мне это нравится. Также как я люблю людей в моей жизни - они не идеальны, но я все равно их люблю.
InnerSelf Newsletter: август 23, 2020
by InnerSelf персонала
Все, наверное, согласятся, что мы живем в странные времена ... новые впечатления, новые взгляды, новые вызовы. Но нас можно воодушевить, вспомнив, что все всегда в движении, ...
Женщины возникают: вас увидят, услышат и начнут действовать
by Мари Т. Рассел, Внутренний
Я назвал эту статью «Женщины возникают: будьте замечены, услышаны и действуйте», и хотя я имею в виду женщин, упомянутых в видео ниже, я также говорю о каждой из нас. И не только из тех ...