תובנה בענף: התפקיד המתהווה של ai במניעת מחלות

בינה מלאכותית (AI) עושה התקדמות גדולה בענף שירותי הבריאות. כדי לסייע במניעת מחלות, אנשי מקצוע בתחום הרפואה מסוגלים כיום לשאוב את הנתונים מחיישנים רפואיים וגנומיקה, משמעת הביולוגיה המולקולרית המכסה את תפקודם, מבנהם ומיפוי הגנום. זה חלק ממגמה המכונה "רפואה חזויה", בה נתונים גדולים מסייעים בזיהוי חולים בסיכון למחלות, בדומה לניתוח חזוי שמשמש כיום כלי בינה עסקית (BI) לזיהוי מגמות והזדמנויות חדשות.

מכון התרגום לחקר סקריפס משתמש בנתוני גנומיקה כדי להבין טוב יותר את איפור הבריאות של האדם. סקריפס עובד עם Nvidia על פיתוח AI ושיטות למידה עמוקות שיכולות לשאוב תובנות מגנומיקה ומחיישנים דיגיטליים בשעונים חכמים, אזיקי לחץ דם ומוניטור גלוקוז. מדעני נתונים יכולים אפילו ליישם למידה מעמיקה על נתונים רפואיים המגיעים מסדרת Apple Watch החדשה 4. Nvidia ו- Scripps יבצעו מחקר זה כחלק ממרכז מצוינות חדש בשני מתקני החברות.

כדי ללמוד עוד כיצד AI ונתונים גדולים יכולים לעזור לייצר תובנות מחיישנים רפואיים, שוחח PCMag עם מומחה הבריאות והקרדיולוג המוביל ד"ר אריק טופול. הוא גם מנהל ומייסד מכון התרגום לחקר סקריפס.

PCMag (PCM): כיצד סקריפס הגיעו יחד עם Nvidia?

אריק טופול (ET): אני יזמתי את זה; קראתי המון על תרומתם לכל תחום הלמידה העמוקה ו- AI מכיוון שיש לי ספר שיוצא בקרוב בנושא זה. עשיתי הרבה מחקר והבנתי שהם מובילים בתעשייה בתחום החומרה של AI ובהרבה חידושים במגזרים מקומיים, כולל מכוניות נטולות נהגים, cryptocurrency, משחקי וידאו ובריאות, בין היתר. אז התחלנו לדבר על איך נוכל לעבוד יחד.

PCM: מה המטרה של מרכז המצוינות החדש עליו תעבוד עם Nvidia?

א.ט: המטרה הכללית היא קידום בריאות האדם. עלינו להיות מסוגלים ליישם למידה עמוקה, AI, ואת כל סוגי המשנה שלו כדי לא רק לנתח את נתוני החיישנים ואת רצפי הגנום השלמים אלא לקרב את כל הנתונים הללו עבור כל אדם. נתונים אלה כוללים חיישנים שהם לובשים וכן נתונים משכבות ביולוגיות. זה לא רק DNA, חלבונים, מיקרוביומה במעיים שלהם, מטבוליטים וכדומה, אלא גם כל התרופות הקודמות והסביבה שלהם.

איחוד כל הנתונים הללו וחילוץ בזמן אמת את הערך של האדם טרם הושג. זו המטרה מרחיקת הלכת, אבל כדי להגיע לשם, עלינו לנקוט ביכולת להתמודד עם נתוני חיישנים, שהם עשירים מאוד וצפופים. בדרך כלל, חיישנים משדרים נתונים ברציפות, ועם הזמן הם מפיקים יותר נתונים מכל דבר אחר, כולל תמונות ורצף גנום שלם.

• 10 שלבים לאימוץ בינה מלאכותית בעסק שלך 10 שלבים לאימוץ בינה מלאכותית בעסק שלך
• אפליקציה זו מביאה את כוחו של AI לרופאים בעולם המתפתח אפליקציה זו מביאה את הכוח של AI לרופאים בעולם המתפתח
• 'מחשוב גוף' הופך את שירותי הבריאות למוצרי חיים 'מחשוב הגוף' הופך את הבריאות למצב בריאות החיים

PCM: כיצד נתונים יחולצו את הערך עבור אדם?

אי.טי: יום אחד יהיה מאמן רפואי וירטואלי; כמו היום יש לנו רמקול חכם שייתן לך הנחיות ותשובות, או שהעוזר הדיגיטלי שלך בגוגל יספר לך על לוח הזמנים שלך או האם עליך לצאת מוקדם לצאת לשדה התעופה. ובכן, זה נחמד להיום, אבל אנחנו יכולים לעשות הרבה עבור שירותי בריאות בעתיד. זה מתחיל עכשיו עם דברים כמו סוכרת ולחץ דם גבוה, אך בסופו של דבר זו תהיה אסטרטגיית מניעה עבור חלק גדול מהאנשים. איש עדיין לא הרכיב את זה, אבל אלה כמה צעדים מוקדמים להגיע לשם.

PCM: כיצד AI אכן יעזור לחולל מהפכה בחיזוי ומניעה של מחלות?

ET: ישנן דרכים רבות שניתן להשיג. לדוגמה, כיום, עבור חולי סוכרת, האלגוריתם היחיד שקיים הוא האם הגלוקוזה שלך עולה או יורדת; זה אלגוריתם מטומטם. מה שאנו יודעים הוא כי ויסות הגלוקוז והמצב מושפעים לא רק ממה שאדם אוכל, אלא גם משנתו, פעילותם, מיקרוביומה במעי שלו וגורמים אחרים. אז מה שאנחנו יכולים לעשות זה לפתח אלגוריתמים שמביאים את כל הנתונים האלה ומחזירים אותם לאדם כדי להשיג ויסות גלוקוז טוב בהרבה ולמנוע סיבוכים של מצבים כמו מחלות עיניים, מחלות כליות ומחלות כלי דם. האלגוריתמים יכולים לספק גם מידע חיוני שיסייע במניעת התקפים, אסטמה והתקפי לב. יש כל כך הרבה דברים שאנחנו יכולים למנוע ברגע שאנו מכירים את האנשים הנמצאים בסיכון ויש לנו אלגוריתמים חכמים שיכללו את כל הנתונים עבור אדם ולתת להם את המשוב שהם צריכים.

PCM: האם יש כיום התקדמות ממשית במניעת מחלות המוח והמחלות נגד מחלות, או שזה משהו שנראה בעתיד?

אי.טי: ובכן, זה מתחיל ממש להמריא; פורסמו כחמישה מחקרים פרוספקטיביים שונים. אז הם בדקו את האלגוריתמים הללו במרפאה. ראינו כבר 15 אלגוריתמים ל- AI שאושרו על ידי מנהל המזון והתרופות האמריקני בשנה האחרונה. זה עדיין מוקדם בפיתוח AI, אבל הוא מתחיל לתפוס עכשיו. לפני שנה זה לא היה המקרה, אך בהחלט, בחלק האחרון של השנה אנו רואים עדויות מואצות לכך שהופך למציאות.

PCM: האם AI ישתמש בחיישנים דיגיטליים ממוצר כמו Apple Watch?

א.ת.: כן, והחדשות על כך בספטמבר קדמו הודעה מסטארט-אפ בשם AliveCor, שכבר קיבל אישור של ה- FDA שנה קודם לאלגוריתם למידה מעמיקה. כך שאנשים יכולים לפקח על פעימות הדופק שלהם במנוחה ובפעילות גופנית, ולהתריע כאשר משהו לא במסלול כשהם במנוחה וקצב פעימות הלב שלהם. יאמרו להם לקחת קרדיוגרמה דרך השעון שלהם ואז זה נקרא על ידי אלגוריתם ותוכלו לאבחן פרפור פרוזדורים. אז זה בחוץ כבר שנה, ואז היא מוצעת גם על ידי אפל. כעת יש לנו זיהוי קצב לב של צרכנים מרובים באמצעות AI; זה סיפור בעולם האמיתי. אנחנו לא מדברים על אלגוריתמי למידה עמוקים שנמצאים עדיין בכנפיים; הם אמיתיים עכשיו.

עם פרפור פרוזדורים, תוכלו לטעון "האם כולם צריכים שעון של אפל?" לא, אבל עבור אנשים שנמצאים בסיכון או… טופלו בפרפור פרוזדורים, זהו מצב חשוב שמעלה את הסיכון לשבץ מוחי. זה דורש מאנשים מסוימים לקבל מדללי דם כדי למנוע אירוע מוחי. לכן, זה לא עניין של מה בכך אם יש לך פרפור פרוזדורים ויש לך חריגה מבנית בלב.

PCM: למרות שחברות כמו 23andMe מציעות בדיקות גנטיות מתחת ל -200 דולר, רצף של גנום שלם עדיין מביא תג מחיר נוקשה. האם AI יהפוך את הרצף הגנומי לזול יותר?

ET: זה אפשרי. אחת הדרכים שהיא יכולה לעשות זאת היא פשוט באמצעות עיבוד נתונים יעיל בהרבה, כך שאתה לא צריך לרצף אותם לעומק או עבור כמה שיותר אנשים. ועדיין, כיום, רצף של גנום שלם אינדיבידואלי הוא בערך אלף דולר. וכך, אם אתה רוצה לעשות את זה להרבה אנשים, מיליונים או מיליארדי אנשים, זה עדיין הוצאה גדולה מאוד. יש המון דרכים בהן AI יכול לשנות ולסדר את רצף הגנום וזה לא רק ה- DNA. זה RNA, חלבונים, מטבוליטים, המיקרוביומה, כל שכבה ביולוגית שה- AI יכול לגשת אליהם מכיוון שכולם נתונים גדולים. אם הוא מכונה "נתונים גדולים", זה בעצם AI מהבהב.

PCM: אני רואה שאתה מעורב בתוכנית המחקר הלאומית לבריאות של המכון הלאומי לבריאות. מה זה כרוך?

ET: מיליון אמריקאים שבמשך שנים רבות, כנראה עשרות שנים, ילמדו על עצמם, על הגנום שלהם, על המיקרוביומה שלהם ועל חיישנים שונים. הם ישתפו את הנתונים האלה כדי שנוכל לעזור - באופן אידיאלי לא רק לקדם את בריאותם אלא את הדור הבא של בריאות האנשים. מכיוון שכל היכולות הללו להבין כל בן אנוש הן חדשות, אנו ממש עכשיו מתחילים להבין כיצד להשתמש בכלים אלו כדי לעזור לאנשים לשמור על בריאותם. אנו מאפשרים לאנשים להבין את הנתונים שלהם, אותם אנו מחזירים להם בכדי לעזור להם לעבוד עם הרופאים שלהם כדי להפוך לאנשי מדע וחלוצים בעתיד בריאות האדם.

PCM: על מה אתה עובד עם חיישני לב רציפים? כיצד זה פועל?

א.ת: יש לנו טלאי, כמו להקת עזרה, שתוכלו ללבוש. אנחנו על פעימות הלב המתמשכות של 15, 000 אנשים מעל 11 או 12 יום; זה כמות אדירה של נתונים. כדי להיות מסוגלים לחזות הפרעות קצב, הפרעת קצב לב, לפני שהיא מתרחשת, ולדעת את האות כדי שנוכל למנוע את זה, זה מה שאנחנו הולכים אחריו. אנשים השתמשו ב- AI כדי לאבחן את קצב הלב, אך אנו מנסים להשיג זאת כדי למנוע הפרעות בקצב הלב. זה השלב הבא.

PCM: כיצד נכנס רצף גנים שלם ואיך תשתמש בו באוכלוסייה הקשישה?

ET: יש לנו דגימה גדולה מאוד של אנשים והגיל הממוצע שלהם הוא 89. הם מעולם לא היו חולים ואנחנו רוצים לדעת למה. אנו מאמינים שלמידה עמוקה מגנומים אלה, בהשוואה לבקרות, תעזור לנו מכיוון שמדובר בכמות אדירה של נתונים שאפשר לטפל בהם, להבנת הגרסאות הגנומיות אצל אותם אנשים "מרותחים" שהם שונים ורלוונטיים לטווח הבריאות הקיצוני. לקח לנו כמעט עשור לצבור את כל האנשים האלה ולקבל את כולם ברצף.

PCM: האם AI באמת ישמור עלינו בריאים יותר?

א.ט: נצטרך לראות. דבר אחד הוא הבטחה והדבר השני הוא מילוי ההבטחה. הזמן יגיד. אבל אני לא יודע אם ראינו משהו שיש בו הבטחה כה רבה כיום. אבל זה יקח זמן עד שהכל יתקבל תוקף.