近い将来、医療はあらゆる面で変化します。コンピュータ技術はますます深く浸透しています
医薬品の開発と合成
アイデアから新薬を生み出す大量生産の開始までに最大10年かかります。さらに、研究チームの作業と多段階テストの開始に数十億ドルの投資が必要です。統計によると、平均して、作成された医薬品の 12% のみが特許と製造許可を受けており、残りは臨床試験に合格せず、プロセスが新たに始まります。
これが機械学習とニューラルネットワークの理由です医薬品の製造プロセスを簡素化するために使用され始めました。現在、世界では、人工知能を使用してこの方向に取り組んでいる大規模プロジェクトが約 30 件あります。
アメリカFDA食品医薬品局は独自のプロジェクトを立ち上げました。その目標は、機械学習を使用して臨床研究のコストを桁違いに削減することです。
プロジェクトの AI は過去 20 年間に基づいてトレーニングされていますアメリカの薬の臨床試験。専門家によると、その助けを借りて、研究を正常に完了する可能性を 12% から 80% に大幅に高めることができます。
暫定的な試算によると、人工知能とニューラル ネットワークの使用により、医薬品の作成への投資が 4 倍に削減され、開発時間が半分に削減されます。
臨床試験には多額の投資が必要で、数年かかることもあります
これまでのところ、企業は AI を医薬品合成の補助ツールとしてのみ使用しており、通常どおり臨床試験のすべての段階を実施しています。しかし、プロジェクトはすでに良い結果を示しています。
AI による栄養補給
人工知能作成の進歩コロナウイルスのワクチンは世界中で知られています。従来の研究方法では少なくとも 1 ～ 2 年は必要でしたが、コンピュータ テクノロジーのおかげで、効果的なワクチンの開発期間がわずか数か月に短縮されました。
しかし、研究は実際にはもっと深いものです想像できます。また、ウイルス学だけでなく、天然有機化合物を分析する予防医学や栄養学にも関わっています。それらの数は数百億あるため、手作業による調査はあまり効果的ではありません。
臨床試験には多額の投資が必要そして数年続くかもしれません。新薬を開発するには、細胞培養で数十、数百の化合物をテストする必要があり、将来的には生体でテストする必要があります。このため、臨床試験のすべてのフェーズに数年かかることがあります。
コンピュータの力が助けになるこれにより、新薬を作成するプロセスが大幅に加速され、高価な臨床試験のコストが大幅に削減されます。たとえば、英国とアイルランドの企業である Nuritas は、人工知能を使用して、理論的には病気の治療と予防に使用できる活性有機化合物を探しています。
同社の専門家によると、人工知能を使用して化合物を分析するテクノロジーは、標準的な方法よりも 600 倍正確で、10 倍高速です。
しかし、それでも人なしでは不可能です。ニューラル ネットワークが有望な化合物を発見した後、生化学者は徹底的な研究を開始します。
8年間、会社員医療業界で 65 件の特許を登録しており、同社は現在、筋肉の回復、グルコース代謝の正常化、細胞老化の抑制を目的とした医薬品の開発に積極的に取り組んでいます。
これは数十のプロジェクトの 1 つにすぎません食品および生物学的栄養補助食品、ならびに薬物の開発のための化合物を研究する人。そして、今後の人工知能の発展は、研究をさらに加速させ、その有効性を向上させるでしょう。
ニューラルネットワークを利用した希少疾患の研究
今日、希少疾患の 95% には、標準化され、国際的に受け入れられている治療法がありません。
世界保健機関によると、有病率が 1,000 人あたり 1 件から 200,000 人あたり 1 件の疾患はまれであると考えられています。
懸念事項には投資しないことが多いそのような病気の治療法を探しています。結局のところ、企業は 1 つの薬の発明に 2 億ドルから 20 億ドルを費やします。このような研究の投資回収期間は、たとえ成果があったとしても数十年かかるでしょう。
希少疾患の治療における主な困難は、薬の合成や臨床検査ではなく、臨床データの欠如にあります。
そこで、ニューラルネットワークを活用したHealx社は、7,000 の希少疾患に関する完全な情報データベースを作成し、科学資料、患者データベース、薬物研究からすべての情報を収集します。
作成されたデータベースは医薬品の開発に役立ちましたマーティン・ベル症候群から。チームは 18 か月で、すでに 2 段階の臨床試験に合格した薬を作成することができました。それに比べて、通常の状態では、医薬品の開発と試験には 5 年から 10 年かかります。同時に、その作成のコストは、古典的なものよりも桁違いに少なくなります。
情報検索とその分類に関してニューラルネットワークは優れた結果を示しています。彼らは、既存のすべての言語で比較的迅速にインターネットをスキャンし、特定のトピックに関連するデータを収集することができます。手動で作業するときにそのような効率を達成することはうまくいきません。
人工知能と個別化医療
最も一般的なほとんどの場合病気、薬を服用するための治療スキームが開発されました。特定の病気（結核や腫瘍学など）の治療では、かなり有毒な物質が唯一の効果的な薬です。選択性が低いため、そのような薬には副作用があり、肝臓、腎臓、心血管系に悪影響を及ぼします。そして、以前は代替手段がなく、攻撃的な薬物の使用が治療の過程で健康に害を及ぼす可能性があると考えられていた場合、現在は方法論が変化しています.医学や創薬化学の発展により、根本的な新薬の探索だけでなく、既知の手法を用いた最適な治療法の選択にも取り組むことが可能になっています。
持っている薬の個々の投与量強い副作用は患者への悪影響を軽減する可能性がありますが、計算が複雑であるため、大規模に実行することはできません。さらに、それらは1日に数回実行する必要があります。
ニューラル ネットワークは、このような計算をすばやく実行できます。そして品質。そのため、2018 年にシンガポール国立大学の科学者は、人工知能を使用したがん患者の併用療法のための革新的な CURATE.AI システムを開発しました。
システムの最初のテスト中にすでにその有効性を示しました。進行性前立腺がん患者の場合、システムは治療の全過程を通じて個別の薬剤の組み合わせを計算します。
その結果、腫瘍が大きく成長するその後、病気は完全に寛解しました。同時に、薬剤の投与量は、そのような症例の標準治療に比べてほぼ 2 倍少なくなりました。
セラピーのパーソナライズが想像を絶する可能性を開く医療のチャンス。十分な量のデータがあれば、ニューラル ネットワークやその他の機械学習手法は、線量の最適化の問題を迅速に解決するだけでなく、薬剤の組み合わせを選択して治療の有効性を高め、最も効果的な治療戦術を決定し、重篤な症状を防ぐことにも役立ちます。初期段階での患者の状態。
同様のシステムがすでに制御に使用されています患者の状態と長期的な医療データの収集に役立ちますが、時間の経過とともに、それらはますますヘルスケア業界に統合されるでしょう。近年、病気の予防と早期診断の方法がますます注目を集めていることに注意することが重要です。
人工知能は強力なツールですこれは多くの産業や医療分野に利益をもたらす可能性があります。ニューラル ネットワークやその他の機械学習手法は、すでに新薬の開発、病気の研究、患者の状態の監視に役立っています。これまでのところ、これらは大規模な研究センターと最先端の診療所でのみ実施されていますが、医療に対するその影響はすでに多大です。
現在、ニューラルネットワークの活発な開発が行われています薬 - 想像以上に速い。ほとんどのプロジェクトや研究は一般に知られることはなく、専門誌に掲載されるだけです。しかし、それらは徐々に、一歩一歩、今日の医療を未来の医療に変えています。そしてすぐに私たちはそれを自分の目で見るでしょう。
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