Это третья особенность из шести частей серии, которая рассматривает вопрос о том, как ИИ изменяет медицинские исследования и лечение.
Рак оварианцев редкий, недофинансируемый и смертельный», — говорит Одра Моран, глава Оварианского научно-исследовательского альянса (Окра), глобального благотворительного фонда, базирующегося в Нью-Йорке.
Как и все раковые заболевания, чем раньше они обнаруживаются, тем лучше.
Большинство рака яичников начинается в фаллопийских трубах, так что к тому времени, как они доберутся до яичников, он, возможно, уже распространился и в другом месте.
"Пять лет до того, как у вас появился симптом, это когда вам, возможно, придется обнаружить рак яичников, чтобы повлиять на смертность", - говорит мисс Моран.
Но появляются новые анализы крови, которые используют силу искусственного интеллекта (AI) для обнаружения признаков рака на самых ранних стадиях.
И это не только рак, ИИ также может ускорить другие анализы крови на потенциально смертельные инфекции, такие как пневмония.
Доктор Дэниел Хеллер - биомедицинский инженер в Центре рака Мемориала Слоан Кеттеринг в Нью-Йорке.
Его команда разработала технологию тестирования, в которой используются нанотубы - крошечные углеродные трубки, которые в 50 000 раз меньше диаметра человеческого волоса.
Около 20 лет назад ученые начали открывать нанотубы, которые могут излучать флуоресцентный свет.
За последнее десятилетие исследователи научились менять свойства этих нанотубов, чтобы они реагировали почти на что угодно в крови.
Теперь можно поместить миллионы нанотубов в образец крови и заставить их испускать различные волны света, исходя из того, что к ним прилипает.
Но это по-прежнему оставляет вопрос толкования сигнала, который доктор Хеллер сравнивает с поиском совпадения отпечатков пальцев.
В этом случае отпечатки пальцев представляют собой рисунок молекул, связывающих с датчиками, с различными чувствительностью и связующими свойствами.
Но закономерности слишком тонки для человека, чтобы выбрать их.
«Мы можем посмотреть на данные, и мы ничего не сможем понять», — говорит он.
" Мы можем видеть только модели, которые отличаются от ИИ ". Декодирование нанотубных данных означало загрузку данных в алгоритм машинного обучения и указание алгоритма, какие образцы были получены от пациентов с раком яичников и какие - от людей без него.
К ним относятся кровь людей с другими формами рака или другие гинекологические заболевания, которые могут быть спутаны с раком яичников.
Одна из серьезных проблем, связанных с использованием ИИ для разработки анализа крови для исследований рака яичников, заключается в том, что он является относительно редким, что ограничивает данные для учебных алгоритмов.
И большая часть даже этих данных хранится в больницах, которые их лечили, при минимальном обмене данными для исследователей.
Доктор Хеллер описывает подготовку алгоритма по имеющимся данным от нескольких 100 пациентов как "Проход Мэри".
Но он говорит, что АИ смогла получить больше точности, чем лучшие биомаркеры рака, которые имеются сегодня, и это была лишь первая попытка.
В настоящее время ведется дальнейшее изучение этой системы, с тем чтобы выяснить, можно ли ее усовершенствовать с помощью более крупных наборов датчиков и образцов, взятых у многих других пациентов.
Дополнительные данные могут усовершенствовать алгоритм, точно так же как алгоритмы для самоуправляющихся автомобилей могут улучшиться при большем количестве испытаний на улицах.
Доктор Хеллер очень надеется на технологию.
"Что мы хотели бы сделать, так это выявить все гинекологические заболевания - так что, когда кто-то приходит с жалобой, мы можем дать врачам инструмент, который быстро говорит им, что это скорее рак или нет, или этот рак, чем это". Доктор Хеллер говорит, что это может быть "от трех до пяти лет".
Это не только раннее обнаружение того, что АИ может быть полезным для, но и ускорение других анализов крови.
Для больного раком пневмония может быть смертельной, и, поскольку существует около 600 различных организмов, которые могут вызвать пневмонию, врачи должны провести несколько тестов для выявления инфекции.
Но новые типы анализов крови упрощают и ускоряют процесс.
Каруис, базирующийся в Калифорнии, использует искусственный интеллект (AI), чтобы помочь определить точный патоген пневмонии за 24 часа и выбрать правильный антибиотик для него.
Перед нашим тестом у пациента с пневмонией будет от 15 до 20 различных тестов, чтобы определить их инфекцию за первую неделю в больнице - это около 20 000 долларов в тесте, говорит глава администрации Кариус Алек Форд.
У Кариуса есть база данных о микробной ДНК, которая содержит десятки миллиардов точек данных.
Для точного определения патогена можно сравнить образцы пациентов с этой базой данных.
Мистер Форд говорит, что это было бы невозможно без ИИ.
Одна из проблем заключается в том, что исследователи не обязательно в настоящее время понимают все связи, которые может установить МА между испытательными биомаркерами и болезнями.
За последние два года доктор Слав Петровский разработал платформу АИ под названием Милтон, которая, используя биомаркеры в биобанках Великобритании для выявления 120 заболеваний с коэффициентом успеха более 90%.
Нахождение схем в такой массе данных - это лишь то, что может сделать МА.
Это часто сложные схемы, где может не быть одного биомаркера, но вы должны принимать во внимание всю схему, говорит доктор Петровский, который является исследователь в фармацевтическом гиганте Астразенека.
Доктор Хеллер использует похожий метод сравнения в своей работе по раку яичников.
«Мы знаем, что сенсор связывает и реагирует на белки и небольшие молекулы в крови, но мы не знаем, какие из белков или молекул характерны для рака», — говорит он.
Более широкие данные, или их отсутствие, по-прежнему являются недостатком.
"Люди не делятся своими данными, или нет механизма для этого", - говорит мисс Моран.
Окра финансирует крупномасштабный реестр пациентов с электронными медицинскими записями пациентов, которые позволили исследователям обучить алгоритмы их данным.
"Ранние дни - мы все еще в диком западе от ИИ", - говорит мисс Моран.