AI Dibuat untuk Ketenteraan Boleh Membantu Rawatan Bipolar

Penyelidikan baru mendapati bahawa aplikasi pembelajaran mesin yang dirancang untuk tentera juga dapat digunakan untuk meramalkan hasil rawatan untuk gangguan bipolar.

Penyelidik di University of Cincinnati (UC) melakukan kajian perubatan menggunakan aplikasi yang pada awalnya dikembangkan untuk pertempuran udara ke udara. Keberhasilan penggunaan logik kabur berasaskan mesin membuka kemungkinan untuk menggunakan AI, atau pembelajaran mesin, untuk merawat penyakit.

Dalam kajian itu, Dr. David Fleck, seorang profesor bersekutu di UC College of Medicine, dan rakan-rakannya menggunakan kecerdasan buatan yang disebut "pohon kabur genetik" untuk meramalkan bagaimana pesakit bipolar akan bertindak balas terhadap litium.

Gangguan bipolar, yang digambarkan dalam rancangan TV "Homeland" dan "Silver Linings Playbook" pemenang Oscar, "mempengaruhi sebanyak enam juta orang dewasa di Amerika Syarikat atau empat peratus populasi orang dewasa pada tahun tertentu.

"Dalam psikiatri, rawatan gangguan bipolar adalah seni seperti sains," kata Fleck.

“Pesakit berfluktuasi antara tempoh mania dan kemurungan. Rawatan akan berubah dalam tempoh tersebut. Sangat sukar untuk merawatnya dengan betul semasa peringkat penyakit. "

Dalam kajian itu, para penyelidik menemui yang terbaik dari lapan model biasa yang digunakan untuk merawat gangguan bipolar pada masa ini, meramalkan siapa yang akan bertindak balas terhadap rawatan litium dengan ketepatan 75 peratus.

Sebagai perbandingan, model penyelidik UC yang dikembangkan menggunakan AI meramalkan bagaimana pesakit akan bertindak balas terhadap litium 100 peratus masa. Lebih menarik lagi, model UC meramalkan penurunan sebenar gejala manik selepas rawatan litium dengan ketepatan 92 peratus.

Ternyata jenis kecerdasan buatan yang sama yang berjaya mengatasi juruterbang Tentera Udara tahun lalu dalam simulasi setelah simulasi di Pangkalan Tentera Udara Wright-Patterson sama mahir dalam membuat keputusan yang bermanfaat yang dapat membantu doktor merawat penyakit.

Penemuan itu muncul dalam jurnalGangguan Bipolar.

"Apa ini menunjukkan bahawa usaha yang didanai untuk aeroangkasa adalah penukar permainan untuk bidang perubatan. Dan itu mengagumkan, "kata Dr, Kelly Cohen, seorang profesor di Kolej Kejuruteraan dan Sains Gunaan UC.

Lulusan kedoktoran Cohen Nicholas Ernest adalah pengasas syarikat Psibernetix, Inc., sebuah syarikat pembangunan dan perundingan kecerdasan buatan.

Psibernetix sedang mengerjakan aplikasi seperti pertempuran udara ke udara, keselamatan siber, dan analitik ramalan. Algoritma logik kabur Ernest dapat menyusun kemungkinan besar untuk mencapai pilihan terbaik dalam sekelip mata.

"Biasanya masalah yang diselesaikan oleh AI kami mempunyai banyak, banyak solusi googolplex, yang mungkin tidak terbatas," kata penulis bersama kajian Ernest.

Pasukannya mengembangkan logik kabur genetik yang disebut Alpha yang mampu menembak juruterbang manusia dalam simulasi, walaupun pesawat komputer sengaja mengalami cacat dengan kelajuan tertinggi yang lebih perlahan dan ciri penerbangan yang kurang pantas.

Pengambilan keputusan masa nyata autonomi sistem itu menjatuhkan Kolonel Tentera Udara A.S., Kolonel Lee Lee dalam setiap pertunangan.

"Tampaknya menyadari niat saya dan segera bertindak balas terhadap perubahan penerbangan dan peluru berpandu saya," kata Lee tahun lalu. "Ia tahu bagaimana mengalahkan tembakan yang saya ambil. Ini bergerak seketika antara tindakan defensif dan ofensif yang diperlukan. "

Institut Aeronautik dan Astronautik Amerika menghormati Cohen dan Ernest tahun ini atas "kemajuan dan penerapan kecerdasan buatan mereka untuk masalah berkaitan aeroangkasa berskala besar, bermakna dan mencabar."

Cohen menghabiskan sebahagian besar kariernya bekerja dengan AI berdasarkan logik kabur dalam drone. Dia menggunakan sabatikal dari kolej kejuruteraan untuk mendekati UC College of Medicine dengan idea: Bagaimana jika mereka dapat menggunakan kekuatan ramalan yang luar biasa dari logik kabur pada masalah perubatan yang sangat menjengkelkan?

Perubatan dan avionik mempunyai sedikit persamaan. Tetapi masing-masing memerlukan proses yang teratur - pohon keputusan yang besar - untuk mencapai pilihan terbaik.

Logik kabur adalah sistem yang tidak bergantung pada definisi tertentu tetapi generalisasi untuk mengimbangi ketidakpastian atau kebisingan statistik. Kecerdasan buatan ini disebut "genetik kabur" kerana selalu menyempurnakan jawapannya, membuang pilihan yang lebih rendah dengan cara yang serupa dengan proses genetik pemilihan semula jadi Darwin.

Cohen membandingkannya dengan mengajar anak bagaimana mengenali kerusi. Setelah melihat hanya beberapa contoh, setiap anak dapat mengenal pasti objek yang orang duduk sebagai kerusi, tanpa mengira bentuk, ukuran atau warnanya.

"Kami tidak memerlukan pangkalan data statistik yang besar untuk belajar. Kami memikirkannya. Kami melakukan sesuatu yang serupa dengan meniru dengan logik kabur, ”kata Cohen.

Cohen menemui penonton yang ramah di Fleck, yang bekerja dengan bekas Pusat Penyelidikan Pengimejan UC. Lagipun, siapa yang lebih baik mengatasi salah satu masalah paling sukar sains perubatan daripada saintis roket? Cohen, seorang jurutera aeroangkasa, merasa puas dengan tugas itu.

Ernest mengatakan bahawa orang tidak boleh menyatukan teknologi dengan aplikasinya. Algoritma yang dia kembangkan bukanlah makhluk seperti penjahat dalam francais filem "Terminator" tetapi hanya alat, katanya, walaupun sangat kuat dengan aplikasi yang nampaknya tidak berkesudahan.

Syarikat Ernest mencipta EVE, AI fuzzy genetik yang mengkhususkan diri dalam penciptaan AI fuzzy genetik yang lain. EVE hadir dengan model ramalan untuk data pesakit yang dipanggil LITHium Intelligent Agent atau LITHIA untuk kajian bipolar.

"Model ramalan ini memanfaatkan kekuatan logik kabur untuk membolehkan anda membuat keputusan yang lebih tepat," kata Ernest. Dan tidak seperti jenis AI yang lain, logik kabur dapat menjelaskan dalam bahasa mudah mengapa ia membuat pilihan, katanya.

Para penyelidik bekerjasama dengan Dr. Caleb Adler, wakil ketua penyelidikan klinikal Jabatan Psikiatri dan Neurosains Tingkah Laku UC, untuk memeriksa gangguan bipolar, penyakit yang biasa, berulang dan sering sepanjang hayat. Walaupun terdapat kelainan mood, penyebabnya kurang difahami, kata Adler.

"Sungguh, itu kotak hitam," kata Adler. "Kami mendiagnosis seseorang dengan gangguan bipolar. Itu adalah gambaran mengenai gejala mereka. Tetapi itu tidak bermakna setiap orang mempunyai sebab yang sama. "

Memilih rawatan yang sesuai boleh menjadi sukar.

“Selama 15 tahun kebelakangan ini terdapat ledakan rawatan untuk mania. Kami mempunyai lebih banyak pilihan. Tetapi kami tidak tahu siapa yang akan bertindak balas, "kata Adler. "Sekiranya kami dapat meramalkan siapa yang akan memberikan reaksi yang lebih baik untuk rawatan, anda akan menjimatkan masa dan akibatnya."

Dengan rawatan yang sewajarnya, gangguan bipolar adalah penyakit kronik yang dapat diatasi bagi pesakit yang hidupnya dapat kembali normal, katanya.

Kajian baru UC, yang dibiayai sebahagiannya oleh geran dari Institut Kesihatan Mental Nasional, mengenal pasti 20 pesakit yang diberi litium selama lapan minggu untuk merawat episod manik. Lima belas daripada 20 pesakit memberi respons yang baik terhadap rawatan tersebut.

Algoritma menggunakan analisis dua jenis imbasan otak pesakit, antara data lain, untuk meramalkan dengan ketepatan 100 peratus pesakit mana yang bertindak balas dengan baik dan yang tidak. Algoritma itu juga meramalkan pengurangan gejala pada lapan minggu, pencapaian yang lebih mengagumkan kerana fakta bahawa hanya data biologi objektif yang digunakan untuk ramalan dan bukannya pendapat subjektif dari doktor berpengalaman.

Sumber: Universiti Cincinnati