AIは人間の呼吸に病気を検出することができるにおいの感覚を得ています

AIは人間の呼吸に病気を検出することができるにおいの感覚を得ていますAIはあなたの息の中の化合物を分析することができます。 ジェームズガタニー

人工知能(AI)は、その能力を見ることで最もよく知られています( 無人車)そして聞いてください( アレクサと他の家庭のアシスタント)。 これから、それは またにおいがするかもしれません。 私の同僚と私は人間の息を嗅ぐAIシステムを開発しており、私たちが呼吸する可能性のある病気を明らかにする物質の範囲を特定する方法を学びます。

臭いの感覚は動物や 植物でさえ 大気中に浮遊する何百もの異なる物質を識別します。 しかし、他の動物と比較して、人間の嗅覚ははるかに開発されておらず、確かに日々の活動を実行するために使用されていません。 この理由から、人間は、空気中を伝播する情報の豊富さを特に意識することはなく、高感度の嗅覚システムによって知覚され得る。 AIがそれを変えようとしているかもしれない。

数十年前から、世界各地の研究所は空気中の微量の物質を検出するために機械を使用することができました。 これらのマシンは、 ガスクロマトグラフィー質量分析計またはGC-MS空気を分析して、数千もの異なる分子を発見することができます 揮発性有機化合物.

GC-MS装置では、最初に空気のサンプル中の各化合物を分離し、フラグメントに粉砕して、化合物を認識できる独特のフィンガープリントを作成します。 以下の画像は、呼吸サンプルの分析からのデータの小さな部分の可視化です。

各ピークは、分子の断片を表す。 そのようなピークの特定のパターンは、別個の物質の存在を明らかにする。 しばしば最小のピークでさえ決定的になることがあります。 ヒトの呼吸に存在する数百種類の化合物のうち、初期の段階でさえも、それらのうちのいくつかが様々な癌の存在を明らかにする可能性がある。 世界各地の研究所では、GC-MSを非侵襲的な診断ツールとして実験しており、無痛かつ適時に多くの病気を特定しています。

残念ながら、このプロセスは非常に時間がかかることがあります。 大量のデータは、手動で検査し、専門家が分析する必要があります。 化合物の量とデータの複雑さは、専門家でも単一のサンプルを分析するのに時間がかかることを意味します。 人間はまた、誤りを起こしやすく、ある化合物を逃したり、ある化合物を間違えたりする可能性があります。

人工知能がどのように役立つか

ラフバラー大学の一部として データサイエンスチーム私の同僚と私は最新の人工知能技術を適応させ、異なるタイプのデータ、すなわち呼吸サンプル中の化学化合物を知覚し、覚えている。 脳に触発された数学モデルは、 深い学習ネットワーク臭気によって残った痕跡を「読む」ように特別に設計された。

医師、看護師、放射線技師、医学物理学者のチーム エジンバラ癌センター がん治療を受けている参加者から採取した呼気サンプル。 サンプルは化学者とコンピュータ科学者の2つのチームによって分析されました。

数多くの化合物が化学者によって手動で同定されると、高速コンピュータに深い学習ネットワークを訓練するためのデータが与えられた。 この計算は、GPUと呼ばれる特殊なデバイスによって加速され、複数の異なる情報を同時に処理することができます。 深い学習ネットワークは、息の中の特定の化合物を明らかにする特定のパターンを認識するまで、各呼吸サンプルからますます多くのことを学びました。

この最初の研究では、化学物質のグループの認知に重点を置いていましたが、 アルデヒドと呼ばれるそれはしばしば香りだけでなく、人間のストレス状態および病気に関連する。

この技術を搭載したコンピュータは、以前は人間の専門家が数時間かかっていた呼気サンプルを自律分析するために数分しかかかりません。 事実、AIはプロセス全体を安価にしていますが、なによりも信頼性を高めています。 さらに興味深いことに、このインテリジェントなソフトウェアは、より多くのサンプルを分析するにつれて知識を取得し、時間とともに改善します。 結果として、本方法は特定の物質に限定されない。 この手法を使用して、深い学習システムは、医学、法医学、環境分析などで潜在的に幅広いアプリケーションで、少量の揮発性化合物を検出するように訓練することができます。

会話AIシステムが病気のマーカーを検出できれば、病気の有無を診断することも可能になります。 これは大きな可能性を秘めていますが、議論の余地があります。 我々はAIが空気中の物質を検出するためのツールとして使用できることを単に示唆している。 必ずしも診断や決定を行う必要はありません。 最終的な結論と決定は私たちに任されています。

著者について

Andrea Soltoggio、講師、 ラフバラ大学

この記事は、最初に公開された 会話。 読む 原著.

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