LITMIR.BIZ

Скачать книгу

взаимосвязи и делать на их основе ценные прогнозы. Например, компания GNS Healthcare из Кембриджа, занимающаяся точной (персонализированной) медициной, использует алгоритмы причинно-следственных связей, чтобы помочь крупнейшим фармацевтическим компаниям мира понять не только кто именно из пациентов реагирует на те или иные препараты, но и почему.

      Используя байесовские методы, их программная платформа переводит данные в каузальные (причинные) модели. Это позволяет определить, какие переменные в наборе данных оказывают максимальное влияние на другие переменные, улучшить качество проверки лекарственных препаратов, ускорить их апробацию и лучше спрогнозировать риски для пациентов.

      В одном из исследований компания GNS совместно с Альянсом клинических испытаний в онкологии поставила задачу определить предикторы (прогностические параметры) для группы пациентов с метастатическим колоректальным раком (мКРР)[31]. Это один из самых распространенных видов рака в США: ежегодно диагностируется около 140 000 новых случаев.

      В исследовании использовалась платформа на основе ИИ, учитывающего причинно-следственные связи; с ее помощью был проведен анализ клинических данных более чем 2000 пациентов с мКРР. Исследователи хотели выявить биомаркеры пациентов на разные лекарственные препараты и предикторы общей выживаемости среди определенных подгрупп пациентов.

      «Мы никогда не были в лучшем положении, чтобы разгадать движущие силы заболевания и реакции пациентов на конкретные препараты, – говорит Колин Хилл, председатель совета директоров, генеральный директор и соучредитель GNS. – Мы создали компьютерную модель пациента с колоректальным раком и смогли обнаружить биомаркеры, показывающие, какие пациенты будут реагировать на то или иное лечение и, самое главное, почему. Именно это приведет нас к созданию персонализированной медицины и позволит искоренить болезнь»[32].

Завоевание пространства-времени

      Ежедневно на YouTube загружается около 720 000 часов[33] видео, которое необходимо обработать для рекламных рейтингов и выдачи в рекомендациях пользователям. В медицинских учреждениях терабайты видеозаписей должны использоваться только на локальных устройствах, чтобы не нарушать конфиденциальность пациентов. В «умных» городах огромный объем записи камер видеонаблюдения иногда надо проанализировать очень быстро, чтобы предотвратить угрозу потенциально опасных или преступных действий.

      Все эти задачи требуют точного и эффективного понимания происходящего на каждой конкретной видеозаписи. Но распознавание видео (в отличие от распознавания статичных изображений) требует временного моделирования – способности понимать и предугадывать последовательность действий. Как и другие разновидности искусственного интеллекта, основанные на глубоком обучении, видеоприложения обычно нуждаются в огромных и дорогих вычислительных мощностях, без которых просто не работают.

      Однако

Скачать книгу