機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員受到ALS小組的挑戰(zhàn),希望通過使用數(shù)據(jù)更深入地研究疾病后,開發(fā)出一種AI平臺,旨在監(jiān)測和預(yù)測神經(jīng)退行性疾病的進(jìn)展。
該新平臺將首先著眼于ALS,并可能幫助找到特定ALS患者亞組最有效的治療,進(jìn)而提高藥物開發(fā)過程,臨床試驗(yàn)的成功率和患者的生活質(zhì)量。
該技術(shù)由本古里安大學(xué)工業(yè)工程與管理系的機(jī)器學(xué)習(xí)教授Boaz Lerner博士開發(fā),他在四年前受到非營利性ALS組織Prize4Life的挑戰(zhàn),要求使用臨床數(shù)據(jù)并進(jìn)一步研究疾病。他開發(fā)該技術(shù)的動力也受到了對疾病理解,改善患者及其家人的生活質(zhì)量,促進(jìn)疾病治療以及倡導(dǎo)ALS患者個性化醫(yī)學(xué)的渴望的啟發(fā)。
“我一直對增進(jìn)對疾病的了解和促進(jìn)疾病治療感興趣。一旦我受到Prize4Life的挑戰(zhàn),要從數(shù)據(jù)中探索ALS,就完全有機(jī)會專注于神經(jīng)退行性疾病的決定。“自那時以來,我已經(jīng)意識到開發(fā)的平臺是通用的,并且可以促進(jìn)其他神經(jīng)退行性疾病的研究和患者治療。”
Lerner解釋說,該平臺基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法,并使用患者的回顧性臨床數(shù)據(jù)將異質(zhì)ALS人群分為較小的同質(zhì)亞組,以預(yù)測特定亞組的疾病進(jìn)展速度和模式。通過尋找特定亞組的標(biāo)記,該大學(xué)希望該平臺可以帶來更好的藥物開發(fā),更成功的臨床試驗(yàn)以及改善患者的生活質(zhì)量。
“該平臺對于醫(yī)生來說將是一個有價值的工具,因?yàn)樗鼘⑹顾麄冎缽哪睦镩_始具體治療,是否以及何時關(guān)注,例如呼吸系統(tǒng)或物理療法……(以及)患者和護(hù)理人員,因?yàn)樗梢灶A(yù)測疾病狀態(tài)和進(jìn)展速度可減少不確定性并改善生活質(zhì)量,”勒納說。“例如,如果我們可以預(yù)測患者的步行或言語能力將在六個月內(nèi)惡化,則他或她可以組織房屋來滿足他們的需求或轉(zhuǎn)移到更合適的環(huán)境,或者開始尋找一種可以交流的特定設(shè)備與人?!?/p>
根據(jù)新聞稿,該大學(xué)最近獲得了以色列創(chuàng)新局的資助,以幫助研究人員在各種應(yīng)用程序上廣泛實(shí)施該平臺。它還在尋找行業(yè)合作伙伴,以進(jìn)一步開發(fā)和商業(yè)化“正在申請專利的技術(shù)”。
勒納說:“人工智能已經(jīng)在徹底改變醫(yī)療保健,因?yàn)楦嗟呐R床數(shù)據(jù)可以通過使用功能強(qiáng)大的計算資源開發(fā)出的功能更強(qiáng)大的人工智能算法進(jìn)行分析。” “隨著這些成分的不斷增長,人工智能對醫(yī)療保健的影響只會隨著時間而增加?!?/p>
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