Süni intellekt sonsuzları ata edir: Həkim də, dərman da artıq onun əlindədir

Son illərin ən çox müzakirə olunan mövzuları sırasında süni intellekt alətləri gəlir. Süni intellekt həyatımızın hər addımında bizi izləyir.

Ondan elmdə, istehsalatda, tibbdə, hətta məişətdə istifadə edirlər.

İkan Tibb Məktəbinin alimləri təhlükəli genetik mutasiyaları aşkar etməklə yanaşı, onların səbəb ola biləcəyi spesifik xəstəlikləri də proqnozlaşdıra bilən süni intellekt aləti hazırlayıblar. Onların apardığı araşdırmanın nəticələr “Nature Communications” (NatCom) jurnalında dərc edilib.

Metod V2P (variant-to-fenotip) adlanır. Yalnız mutasiyanın potensial "zərərliliyini" qiymətləndirən mövcud alqoritmlərdən fərqli olaraq, V2P onun klinik nəticələrini proqnozlaşdırır, yəni müəyyən bir DNT variantını ehtimal olunan xəstəliklər və ya pozğunluqlarla əlaqələndirir.

Xəstəliyimizi də həkim yox, o tapacaq

Alət həm patogen, həm də zərərsiz genetik variantlar, eləcə də əlaqəli xəstəliklər haqqında məlumatlar daxil olmaqla geniş verilənlər bazaları üzərində təlim keçib. Bu, sistemə minlərlə əhəmiyyətsiz variantı təhlil etmək əvəzinə, xəstənin vəziyyətini ən çox izah edən DNT dəyişikliklərini müəyyən etməyə imkan verir.

Real xəstələrdən anonimləşdirilmiş məlumatlar üzərində sınaqdan keçirildikdə, V2P tez-tez əsl xəstəliyə səbəb olan mutassiyanı ən çox ehtimal olunan on namizəd arasında yerləşdirir. Bu, metodun xüsusən də nadir və mürəkkəb xəstəliklər üçün genetik diaqnostikanın sürətləndirilməsi və dəqiqliyinin artırılması üçün yüksək potensialını göstərir.

Müəlliflər qeyd edirlər ki, V2P-nin imkanları diaqnostikadan kənara çıxır. O, tədqiqatçılara spesifik xəstəliklərin əsasını təşkil edən əsas genləri və bioloji yolları müəyyən etməyə, eləcə də patologiyaların genetik mexanizmlərini hədəf alan dərmanların hazırlanmasını asanlaşdırmağa kömək edə bilər.

Həm ucuz, həm həkimlərdən daha bacarıqlı?

Bundan başqa, alimlər tibbi süni intellekt alqoritmlərinin real həyatdakı klinik şəraitə mümkün qədər yaxın şəraitdə həqiqi sınaqdan keçirilməsinə imkan verən platforma yaradıblar. Bu platformadan bu sistemlərin müxtəlif xəstə qrupları arasında nə qədər dəqiq, etibarlı və ədalətli olduğunu anlamaq üçün istifadə etmək olar. İlk nümunə olaraq, tədqiqatçılar diabetin ən çox yayılmış ağırlaşmalarından biri olan diabetik göz xəstəliyini aşkar etmək üçün hazırlanmış səkkiz alqoritmi sınaqdan keçiriblər.

Adətən, xəstəxanalar yeni süni intellekt aləti seçərkən əvvəlcə qiyməti nəzərdən keçirir və onun effektivliyini həkimlərin effektivliyi ilə müqayisə edirlər. Lakin tez-tez cavabsız qalan vacib suallar var: alqoritm həqiqətən müxtəlif yaş və etnik qruplar arasında yaxşı işləyirmi, gizli qərəzdən azaddırmı və bütün xəstələr üçün eyni dərəcədə dəqiq nəticələr verə bilirmi? Yeni araşdırma məhz bu məsələni həll edib.

“The Lancet Digital Health”-də dərc edilən araşdırmada alimlər test üçün alimlər Londonda müayinədən keçirilmiş təxminən 1,2 milyon xəstənin göz müayinəsindən ibarət böyük bir verilənlər bazasından istifadə ediblər. Bu, yaş, sağlamlıq vəziyyəti və mənşəyi baxımından ən müxtəlif qruplardan biridir, buna görə də nəticələr xüsusilə etibarlı olub.

Alqoritmlər yüksək dəqiqlik nümayiş etdirib. Təhlil növündən asılı olaraq, onların nisbətləri təxminən 83 faizdən demək olar ki, 99 faizə qədər dəyişirib. Bu, o deməkdir ki, proqramlar həm xəstəliyin erkən əlamətlərini, həm də görmə itkisinə səbəb ola biləcək daha ciddi dəyişiklikləri həqiqətən etibarlı şəkildə tanıyır. Əhəmiyyətli olan odur ki, alqoritmlər müxtəlif dəri rəngləri və mənşəli insanlarda eyni dərəcədə yaxşı işləyib.

Tədqiqatçılar inanırlar ki, gələcəkdə belə bir platforma ortaq bir milli sistemin əsasını təşkil edə bilər: klinikalar şəkillər yükləyəcək, avtomatlaşdırılmış nəticələr alacaq və həkimlər daha sürətli qərarlar qəbul edəcəklər. Bu, xəstələrə, həkimlərə və süni intellekti inkişaf etdirənlərə fayda verəcək, ədalətli texnologiya qiymətləndirməsini və daha sürətli diaqnozu təmin edəcək.

Süni intellekt kişilərə ata olmağa da kömək edəcək

Bu, hələ harasıdır. Süni intellekt hətta dünyaya uşaq gətirilməsinə də kömək edir. Kolumbiya Universiteti Tibb Mərkəzinin alimləri süni intellektlə idarə olunan sperma bərpa texnologiyasından istifadə edərək əldə olunan ilk uğurlu hamiləliyi bildiriblər. Bu kəşf haqqında məqalə “The Lancet”-də dərc edilib.

STAR (Sperma İzləmə və Bərpası) adlanan yeni metod spermanın tamamilə olmadığı azoospermiyadan əziyyət çəkən kişilərə kömək etmək üçün nəzərdə tutulub.

Mütəxəssislərin fikrincə, sonsuzluq hallarının təxminən 40%-də kişi faktorları rol oynayır və kişilərin 10-15%-nə azoospermiya diaqnozu qoyulur. İndiyə qədər bu cür hallarda sperma əldə etməyin yeganə yolu xaya toxumasının toplanmasını tələb edən cərrahi prosedurlar olub. Bu üsullar həmişə təsirli olmur və tez-tez iltihab, damar ağırlaşmaları və ya testosteron istehsalında müvəqqəti azalma ilə müşayiət olunur.

Yenilikçi STAR texnologiyası robototexnika, mikrofluidik sistemlər və süni intellekt alqoritmlərini birləşdirir. Sistem hüceyrə nümunəsinin milyonlarla görüntüsünü skan edir, hüceyrə qalıqları arasında fərdi spermaları müəyyən edir və sonra nanodəqiq alətlərdən istifadə edərək onları diqqətlə təcrid edir. Çıxarılan sperma invitro mayalanma və ya kriokonservasiya üçün istifadə edilə bilər.

STAR-ın ilk klinik tətbiqi təxminən iyirmi ildir tədqiqatçıların diqqətindən yayınan bir nəticəyə nail olub. Belə ki, iki uğursuz əməliyyat və bir neçə IVF dövrü keçirmiş sonsuz kişi bioloji ata olub. İki saat ərzində sistem cəmi 3,5 millilitr ölçüdə olan nümunənin 2,5 milyondan çox görüntüsünü təhlil etdi və uğurlu mayalanma və hamiləlik üçün kifayət qədər olan iki canlı sperma aşkar edib.

Alimlər vurğulayırlar ki, bu, hələlik nadir hal olsa da, texnologiya kişi sonsuzluğunun müalicəsi üçün yeni bir yol açır. Hal-hazırda geniş yayılmış klinik praktikada metodun effektivliyini və təhlükəsizliyini təsdiqləmək üçün genişmiqyaslı tədqiqatlar aparılır. 

Dərmanlar da onların beynindən çıxacaq

Koreya Qabaqcıl Elm və Texnologiya İnstitutunun (KAIST) alimləri isə süni intellektin dərman sahəsində sınaqdan keçiriblər. Onlar hüceyrələrin sınaqdan keçirilməmiş dərman kombinasiyalarına necə reaksiya verəcəyini və müəyyən genetik manipulyasiyalar zamanı hüceyrə vəziyyətinin necə dəyişəcəyini proqnozlaşdıra bilən generativ süni intellekt (GAI) əsasında yeni bir texnologiya hazırlayıblar. Onların tədqiqatının nəticələri “Cell Systems” jurnalında dərc edilib. Metod hüceyrə-dərman qarşılıqlı təsirlərini “lego”ya bənzəyən modul elementlər dəsti kimi araşdıran riyazi modelə əsaslanır.

Professor Kuan Chonun rəhbərlik etdiyi tədqiqat qrupu hüceyrə vəziyyəti və dərman təsirinin təsvirlərini "gizli məkanda" (Süni İntellekt tərəfindən istifadə edilən ixtisaslaşmış riyazi xəritə-red.) ayıra və sonra bu təsvirləri birləşdirərək əvvəllər araşdırılmamış hüceyrə reaksiyalarını proqnozlaşdıra bilib. Məsələn, model kolorektal xərçəng hüceyrələrini daha normal vəziyyətə qaytara bilən molekulyar hədəflər təklif edib və bu fərziyyələr hüceyrə təcrübələri ilə təsdiqlənib.

Alimlər fikrinə görə, bu, sadəcə başqa bir dərman kəşfi vasitəsi deyil, əvvəllər sınaqdan keçirilməmiş olsa belə, müxtəlif hüceyrə vəziyyət keçidlərini və dərman reaksiyalarını proqnozlaşdıra bilən universal bir platformadır. Bu yanaşma dərmanların inkişafını sürətləndirə və xərçəng terapiyasına və regenerativ tibbə, məsələn, zədələnmiş hüceyrələrin bərpasına kömək edə bilər.

Con Hopkins Universitetinin alimləri öz növbələrində əməliyyatdan sonra həyati təhlükə yaradan ağırlaşmaları dəqiq şəkildə proqnozlaşdıra bilən, adi elektrokardioqramlarda (EKQ) əvvəllər aşkarlanmayan siqnalları müəyyən edən süni intellekt modeli hazırlayıblar. Texnologiya həkimlər tərəfindən istifadə edilən mövcud risk qiymətləndirmə metodlarından xeyli üstündür. Tədqiqat “British Journal of Anesthesia” (BJA) jurnalında dərc edilib.

"Biz göstərdik ki, hətta əsas EKQ-də belə çılpaq gözlə aşkarlanmayan vacib məlumatlar var. Yalnız maşın öyrənmə metodları onu üzə çıxara bilər", - deyə informatika, inteqrasiya və innovasiya şöbəsinin rəhbəri, aparıcı müəllif Robert D. Stivens qeyd edib.

Böyük əməliyyatdan sonra xəstələrin əhəmiyyətli bir hissəsi 30 gün ərzində ağırlaşmalar - infarkt, insult və ya ölüm  yaşayır. Mövcud halda bu cür nəticələr yalnız təxminən 60% hallarda proqnozlaşdırılır.

Tədqiqatçılar EKQ-də yalnız ürək sağlamlığı ilə deyil, həm də iltihab, maddələr mübadiləsi, hormonal tənzimləmə və elektrolit səviyyələri ilə əlaqəli gizli markerlər ola biləcəyi fərziyyəsini irəli sürdülər. Bu fərziyyəni yoxlamaq üçün onlar Bostonda əməliyyat keçirən 37.000 xəstənin əməliyyatdan əvvəlki EKQ məlumatlarını təhlil ediblər.

Onlara iki alqoritm öyrədilib: biri yalnız EKQ ilə işləyib, digəri isə EKQ məlumatlarını xəstənin tibbi parametrləri (yaş, cins və komorbidlik) ilə birləşdirən "birləşmə modeli" adlanan bir alqoritm olub. Hər iki alqoritm dəqiqlik baxımından mövcud risk ballarını üstələdi, lakin "birləşmə modeli" ən təsirli olduğunu sübut etdi və ağırlaşmaları 85% dəqiqliklə proqnozlaşdırdı.

"Cəmi 10 saniyəlik EKQ məlumatlarının cərrahi nəticələri bu qədər dəqiq proqnozlaşdıra bilməsi diqqətəlayiqdir. Bu, cərrahi riskləri qiymətləndirmə tərzimizi dəyişdirə biləcək həqiqətən əhəmiyyətli bir nəticədir", - deyə tədqiqatın həmmüəllifi, Biotibbi Mühəndislik kafedrasının aspirantı Karl Harris deyib.

Növbəti addım alqoritmi daha böyük nümunələrdə təsdiqləmək və əməliyyata hazırlaşan xəstələrdə real vaxt rejimində sınaqdan keçirmək olacaq.
Göründüyü kimi, süni intellekt artıq təkcə kitablarda, alimlərin araşdırmalarında, kompüterlərdə deyil, həyatın düz içindədir.

Xəzər
"Cebheinfo.az"

Problemlərinizi bizə yazın, şahidi olduğunuz hadisələri çəkib göndərin