AI, İnsan Solunumundaki Hastalıkları Algılayan Bir Koku Algısı Alıyor

AI, İnsan Solunumundaki Hastalıkları Algılayan Bir Koku Algısı AlıyorAI nefesinizdeki bileşikleri analiz edebilecektir. James Gathany

Yapay zeka (AI) en iyi görme yeteneği ile bilinir (olduğu gibi). sürücüsüz araba) ve dinle (olduğu gibi) Alexa ve diğer ev yardımcıları). Bundan sonra, o ayrıca kokabilir. Meslektaşlarım ve ben insan nefesini koklayabilen ve soluyabileceğimiz çeşitli hastalıklara neden olan maddeleri tanımlamayı öğrenen bir AI sistemi geliştiriyoruz.

Koku duyusu hayvanlar tarafından kullanılır ve hatta bitkiler havada yüzen yüzlerce farklı maddeyi tanımlamak için. Ancak diğer hayvanlarla karşılaştırıldığında, insandaki koku alma duyusu çok daha az gelişmiştir ve kesinlikle günlük aktiviteler için kullanılmamaktadır. Bu nedenle, insanlar hava yoluyla iletilebilecek bilginin zenginliğinden özellikle haberdar değillerdir ve oldukça hassas bir koku alma sistemi tarafından algılanabilirler. AI bunu değiştirmek üzere olabilir.

Birkaç on yıl boyunca, dünyadaki laboratuvarlar havada çok küçük miktarda madde tespit etmek için makineler kullanabildi. Bu makineler gaz kromatografisi kütle spektrometreleri veya GC-MSolarak bilinen binlerce farklı molekülü keşfetmek için havayı analiz edebilir. Uçucu organik bileşikler.

GC-MS makinesinde, bir hava örneğindeki her bileşik önce ayrılır ve sonra parçaların içine parçalanır, böylece bileşiklerin tanınabileceği farklı bir parmak izi oluşturulur. Aşağıdaki resim, bir nefes numunesinin analizinden elde edilen verilerin küçük bir kısmının görselleştirilmesidir.

Her tepe noktası bir molekülün bir parçasını temsil eder. Bu gibi tepe noktalarının belirli desenleri, farklı maddelerin varlığını ortaya koymaktadır. Çoğu zaman en küçük tepe bile önemli olabilir. İnsan nefesinde mevcut olan yüzlerce bileşik arasında, birkaçı erken evrelerde bile çeşitli kanserlerin varlığını ortaya çıkarabilir. Bu nedenle dünyadaki laboratuvarlar, birçok hastalığı tanımlamak için non-invaziv bir teşhis aracı olarak GC-MS ile denemeler yapıyorlar.

Ne yazık ki, süreç çok zaman alabilir. Büyük miktarda verinin uzmanlar tarafından elle denetlenmesi ve analiz edilmesi gerekir. Çok miktarda bileşik ve verilerin karmaşıklığı, uzmanların bile tek bir örneği analiz etmek için uzun zaman aldığı anlamına gelir. İnsanlar ayrıca hataya yatkındır, bir bileşiği kaçırabilir veya bir bileşiği diğerine çevirebilir.

Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?

Loughborough Üniversitesi'nin bir parçası olarak veri bilimi ekibiMeslektaşlarım ve ben farklı türden verileri algılayıp öğrenmek için en son yapay zeka teknolojisini uyarlıyoruz: nefes örneklerinde kimyasal bileşikler. Beyinden ilham alan matematiksel modeller denir derin öğrenme ağları, özellikle kokuların bıraktığı izleri “okumak” için tasarlandı.


InnerSelf'ten En Son Haberleri Alın


Doktorlar, hemşireler, radyograflar ve tıbbi fizikçilerden oluşan bir ekip Edinburgh Kanser Merkezi Kanser tedavisi gören katılımcılardan nefes örnekleri toplandı. Örnekler daha sonra iki ekip kimyacı ve bilgisayar bilimcisi tarafından analiz edildi.

Birkaç bileşik kimyagerler tarafından elle tanımlandıktan sonra, hızlı bilgisayarlara derin öğrenme ağlarını eğitmek için veri verildi. Hesaplama, aynı anda birden fazla farklı bilgiyi işleyebilen GPU adı verilen özel cihazlarla hızlandırıldı. Derin öğrenme ağları, nefesdeki belirli bileşikleri ortaya çıkaran spesifik kalıpları tanıyana kadar her nefes örneğinden giderek daha fazla şey öğrendi.

Bu ilk çalışmada, odak grup kimyasalları tanımaya aldehit adı verilenBu, genellikle kokularla değil aynı zamanda insan stres koşulları ve hastalıklarıyla da ilişkilendirilir.

Bu teknolojiyle donatılmış bilgisayarlar, daha önce bir insan uzmanı tarafından saatlerce süren bir nefes örneğini özerk bir şekilde analiz etmek için yalnızca birkaç dakika alır. Etkili olarak, AI tüm süreci daha ucuz hale getiriyor - ancak hepsinden önemlisi daha güvenilir hale getiriyor. Daha da ilginç olanı, bu akıllı yazılım daha fazla örnek analiz ettikçe bilgi edinir ve zamanla geliştirir. Sonuç olarak, yöntem herhangi bir özel maddeyle sınırlı değildir. Bu tekniği kullanarak, tıpta, adli tıpta, çevresel analizlerde ve diğerlerinde potansiyel olarak geniş uygulamalara sahip küçük miktarlarda uçucu bileşikleri tespit etmek için derin öğrenme sistemleri eğitilebilir.

KonuşmaBir AI sistemi hastalık belirleyicilerini tespit edebiliyorsa, hasta olup olmadığımızı teşhis etmek de mümkün olur. Bunun büyük bir potansiyeli var, ancak tartışmalı olduğunu da kanıtlayabilir. Basitçe, AI'nın havadaki maddeleri tespit etmek için bir araç olarak kullanılabileceğini öneriyoruz. Bir karar vermek ya da teşhis etmek zorunda değil. Nihai sonuç ve kararlar bize bırakılmıştır.

Yazar hakkında

Andrea Soltoggio, Öğretim Görevlisi, Loughborough University

Bu yazı orijinalinde Konuşma. Okumak Orijinal makale.

İlgili Kitaplar

{amazonWS: searchindex = Kitaplar; anahtar kelimeler = sağlıklı beslenme; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

InnerSelf'i takip et

facebook-icontwitter-ikonrss-ikon

E-posta ile son alın

{Emailcloak = off}