ПАТЕНТ НА РЕВОЛЮЦИЮ
IBM Research получила патент №9536194 на изобретение модели познавательного машинного обучения (cognitive machine learning), использующей различные источники информации для обнаружения средствами визуальной аналитики связей между лекарственными средствами, их терапевтической ценностью, а также их потенциальными побочными эффектами.
Цель познавательной модели машинного обучения – кардинально повысить продуктивность и эффективность открытия и совершенствования лекарств, - двух критических показателей, являющихся сегодня основными причинами неудачных испытаний лекарств.
Познавательную модель машинного обучения планируют использовать для:
— перепрофилирования лекарств (поиск новых применений существующих лекарств),
— расширения показаний лекарств (выявление потенциальных новых показаний для лекарств, все еще находящихся на различных стадиях разработки),
— повышения безопасность лекарств (оценка и прогнозирование профилей безопасности лекарств),
— персонализированной медицины (например, прогноз персонализованной эффективности и безопасности).
В основе изобретенной модели познавательного машинного обучения лежит т.н. механизм когнитивных ассоциаций (cognitive association engine).
На этом видео 1:29 мин. можно посмотреть, как он устроен.
#Медицина #Лекарства #МашинноеОбучение #КогнитивныеТехнологии #IBM
IBM Research получила патент №9536194 на изобретение модели познавательного машинного обучения (cognitive machine learning), использующей различные источники информации для обнаружения средствами визуальной аналитики связей между лекарственными средствами, их терапевтической ценностью, а также их потенциальными побочными эффектами.
Цель познавательной модели машинного обучения – кардинально повысить продуктивность и эффективность открытия и совершенствования лекарств, - двух критических показателей, являющихся сегодня основными причинами неудачных испытаний лекарств.
Познавательную модель машинного обучения планируют использовать для:
— перепрофилирования лекарств (поиск новых применений существующих лекарств),
— расширения показаний лекарств (выявление потенциальных новых показаний для лекарств, все еще находящихся на различных стадиях разработки),
— повышения безопасность лекарств (оценка и прогнозирование профилей безопасности лекарств),
— персонализированной медицины (например, прогноз персонализованной эффективности и безопасности).
В основе изобретенной модели познавательного машинного обучения лежит т.н. механизм когнитивных ассоциаций (cognitive association engine).
На этом видео 1:29 мин. можно посмотреть, как он устроен.
Обобщая все вышесказанное, можно предположить, что новый патент IBM Research:
✔️ станет «патентом на революцию» в персонализованной медицине,
✔️ а также позволит сделать прорыв в создании специализированного «гибридного интеллекта» человека и машины, помогающего исследователям в фармацевтических компаниях генерировать гипотезы для открытия новых лекарств.
#Медицина #Лекарства #МашинноеОбучение #КогнитивныеТехнологии #IBM
Yandex.Disk
Machine learning model for drug discovery.jpg
View and download from Yandex.Disk
ТАЙНА ПЛАЦЕБО РАСКРЫТА
В последние годы врачи заметили таинственную тенденцию: все меньше новых препаратов оказывают лучшее действие, чем плацебо.
При проведении двойного слепого тестирования новых обезболивающих препаратов (когда ни пациенты, ни их врачи не знают, что дают конкретному пациенту – лекарство или плацебо) в 1996 тех, кому, по мнению пациентов, помогло лекарство, было на 27% больше, чем тех, кому помогло плацебо. А в 2013 число таких испытуемых упало аж втрое - 9%.
И дело не в том, что новые лекарства становятся хуже. А в том, что плацебо действует все сильнее.
Ведь человечество погружается в мир впечатлений.
В этом мире для успешного ведения бизнеса одних товаров уже недостаточно. И появляется экономика впечатлений, где товар должен соответствовать внутренним представлениям потребителя.
Одних лекарств в мире впечатлений тоже недостаточно. Но здесь товар (лекарства) может быть вообще не нужен.
Организм способен вырабатывать широчайший спектр веществ для борьбы с тем, что, по его мнению, представляет для него опасность. Здесь и раскрывается простор для «медицины впечатлений».
Если у организма «сложится впечатление», что НЕЧТО (лекарство, хирургия, да и просто общение) ему могут помочь, мозг просто отдает команды на выработку нужных веществ. И вуаля – человеку легчает.
Речь не только о болеутоляющих препаратах, но и обо всех лекарствах, назначаемых при симптомах, которые могут быть модулированны сознанием и потому не поддаются объективным измерениям.
Даже в объективно измеримых заболеваниях (рак или болезнь сердца) есть компоненты, не являющиеся объективно измеримыми. И они, как оказалось, также хорошо подходят для лечения с помощью плацебо.
Итак, исследования показали. Плацебо - это НЕЙРОБИОЛОГИЧЕСКОЕ ЯВЛЕНИЕ, при котором главное – инициировать нужные действия головного мозга.
Например – выдачу команд на выработку организмом опиоидов и других эндорфинов (веществ, которые уменьшают боль).
Эффект плацебо проявляется не только при приеме пустышек, но и в результате человеческого участия, проявляемого к пациенту во время лечения.
Т.е такие факторы, как теплота, эмпатия, продолжительность позитивного взаимодействия и коммуникации позитивного ожидания действительно могут существенно повлиять на клинический исход.
Исследование также показывают, что эффект плацебо – это не только фальшивые лекарства, но и «ПОДДЕЛЬНАЯ ХИРУРГИЯ». При ней врачи просто разрезают и зашивают, а оказываемое действие оказывается еще сильнее, чем при приеме плацебо-таблетки.
Систематический обзор по «поддельной хирургии» показал, что такие операции привели к улучшению в 75% случаев. В случае же хирургии в целях облегчения боли, обширный мета-обзор не нашел, по существу, никакой разницы в результатах между реальными операциями и поддельными.
А еще существует такая вещь, как эффект НОЦЕБО - негативные ожидания заставляют людей чувствовать себя хуже. Некоторые исследователи считают, что это подпитывает БЕЗГЛЮТЕНОВЫЕ ДИЕТЫ.
В мозге развиваются отрицательные ожидания, что употребление глютена заставит чувствовать себя плохо. И это работает даже при отсутствии биологической негативной чувствительности к глютену.
- - - - -
Ссылки на упомянутые исследования см. в статье Брайена Резника.
Интересующиеся медициной могут получить самые острые впечатления на канале @MedikRu. Я например, впечатлился до мурашек.
#Медицина
В последние годы врачи заметили таинственную тенденцию: все меньше новых препаратов оказывают лучшее действие, чем плацебо.
При проведении двойного слепого тестирования новых обезболивающих препаратов (когда ни пациенты, ни их врачи не знают, что дают конкретному пациенту – лекарство или плацебо) в 1996 тех, кому, по мнению пациентов, помогло лекарство, было на 27% больше, чем тех, кому помогло плацебо. А в 2013 число таких испытуемых упало аж втрое - 9%.
И дело не в том, что новые лекарства становятся хуже. А в том, что плацебо действует все сильнее.
Ведь человечество погружается в мир впечатлений.
В этом мире для успешного ведения бизнеса одних товаров уже недостаточно. И появляется экономика впечатлений, где товар должен соответствовать внутренним представлениям потребителя.
Одних лекарств в мире впечатлений тоже недостаточно. Но здесь товар (лекарства) может быть вообще не нужен.
Организм способен вырабатывать широчайший спектр веществ для борьбы с тем, что, по его мнению, представляет для него опасность. Здесь и раскрывается простор для «медицины впечатлений».
Если у организма «сложится впечатление», что НЕЧТО (лекарство, хирургия, да и просто общение) ему могут помочь, мозг просто отдает команды на выработку нужных веществ. И вуаля – человеку легчает.
Речь не только о болеутоляющих препаратах, но и обо всех лекарствах, назначаемых при симптомах, которые могут быть модулированны сознанием и потому не поддаются объективным измерениям.
Даже в объективно измеримых заболеваниях (рак или болезнь сердца) есть компоненты, не являющиеся объективно измеримыми. И они, как оказалось, также хорошо подходят для лечения с помощью плацебо.
Итак, исследования показали. Плацебо - это НЕЙРОБИОЛОГИЧЕСКОЕ ЯВЛЕНИЕ, при котором главное – инициировать нужные действия головного мозга.
Например – выдачу команд на выработку организмом опиоидов и других эндорфинов (веществ, которые уменьшают боль).
Эффект плацебо проявляется не только при приеме пустышек, но и в результате человеческого участия, проявляемого к пациенту во время лечения.
-- Исследования показывают, что послеоперационные пациенты, у которых обезболивающее распространяется скрытым роботом-насосом, нужна в два раза больше наркотиков, чтобы получить то же обезболивающее действие, чем при введении препарата медсестрой.`
-- Другое исследование показывает, что теплое, дружелюбное отношение врача при акупунктуре усиливает облегчение симптомов.
Т.е такие факторы, как теплота, эмпатия, продолжительность позитивного взаимодействия и коммуникации позитивного ожидания действительно могут существенно повлиять на клинический исход.
Исследование также показывают, что эффект плацебо – это не только фальшивые лекарства, но и «ПОДДЕЛЬНАЯ ХИРУРГИЯ». При ней врачи просто разрезают и зашивают, а оказываемое действие оказывается еще сильнее, чем при приеме плацебо-таблетки.
Систематический обзор по «поддельной хирургии» показал, что такие операции привели к улучшению в 75% случаев. В случае же хирургии в целях облегчения боли, обширный мета-обзор не нашел, по существу, никакой разницы в результатах между реальными операциями и поддельными.
А еще существует такая вещь, как эффект НОЦЕБО - негативные ожидания заставляют людей чувствовать себя хуже. Некоторые исследователи считают, что это подпитывает БЕЗГЛЮТЕНОВЫЕ ДИЕТЫ.
В мозге развиваются отрицательные ожидания, что употребление глютена заставит чувствовать себя плохо. И это работает даже при отсутствии биологической негативной чувствительности к глютену.
- - - - -
Ссылки на упомянутые исследования см. в статье Брайена Резника.
Интересующиеся медициной могут получить самые острые впечатления на канале @MedikRu. Я например, впечатлился до мурашек.
#Медицина
Vox
The weird power of the placebo effect, explained
Yes, the placebo effect is all in your mind. And it’s real.
МЕДТЕХНОЛОГИИ ЗА ГРАНЬЮ РЕАЛЬНОСТИ
Продолжая тему прорывной медицины, рекомендую интереснейшие технологии пока что малоизвестных стартапов. Какие-то из них могут вам пригодиться. И про них, как минимум, надо знать.
— для поправки психических заморочек (напр. страшно актуальная для меня мука нахождения внутри МРТ аппарата, а также прочие страхи, дискомфорт, не говоря уж о корректировке ощущений для экстремалов);
— симуляторы (для трейнинга) и навигаторы (для реальных операций) в хирургии.
— «наноспутники» для биоэкспериментов с лекарствами в условиях микрогравитации (как в космосе);
— алгоритмическое моделирование анатомии пораженных клеток для обнаружения новых применений для существующих лекарств.
— неинвазивная («жидкая») биопсия – вместо биопсии делается обычный анализ крови, но потом крутейшая обработка алгоритмическими ДНК анализаторами.
— Биомодификация свиных органов, делающая их годными для трансплантации человеку.
Подробней здесь и на сайтах стартапов: Psious, Surgical Theater, Zebra Imaging, SpacePharma, Recursion Pharmaceuticals, Freenome, eGenesis
#Медицина
Продолжая тему прорывной медицины, рекомендую интереснейшие технологии пока что малоизвестных стартапов. Какие-то из них могут вам пригодиться. И про них, как минимум, надо знать.
1. Визуализация за гранью реальности (иммерсионная 3D VR и голография)— для поправки психических заморочек (напр. страшно актуальная для меня мука нахождения внутри МРТ аппарата, а также прочие страхи, дискомфорт, не говоря уж о корректировке ощущений для экстремалов);
— симуляторы (для трейнинга) и навигаторы (для реальных операций) в хирургии.
2. Фармакология за гранью реальности— «наноспутники» для биоэкспериментов с лекарствами в условиях микрогравитации (как в космосе);
— алгоритмическое моделирование анатомии пораженных клеток для обнаружения новых применений для существующих лекарств.
3. Анализы за гранью реальности— неинвазивная («жидкая») биопсия – вместо биопсии делается обычный анализ крови, но потом крутейшая обработка алгоритмическими ДНК анализаторами.
4. Биомодификация за гранью реальности— Биомодификация свиных органов, делающая их годными для трансплантации человеку.
Подробней здесь и на сайтах стартапов: Psious, Surgical Theater, Zebra Imaging, SpacePharma, Recursion Pharmaceuticals, Freenome, eGenesis
#Медицина
CB Insights Research
Frontier Health: 11 Startups Pioneering VR, Drones, Space Tech, Brain-Hacking, And More To Advance Medical Care
CB Insights examines the top startups using “frontier” technologies to drive healthcare-industry innovation.
РИСК ПРИ ПОСЕЩЕНИИ ВРАЧА ПЕРЕВЕШИВАЕТ ВЫГОДЫ
Далее – близкий к оригиналу пересказ соображений Талеба, обосновывающих вынесенную в заголовок чрезвычайно важную для осознания мысль. Ведь все мы, к сожалению, болеем и вынуждены обращаться к врачам.
Вот 2 реальных примера.
ПРИМЕР 1. Скажем, врач-онколог или конкретный госпиталь оцениваются по показателям пятилетней выживаемости пациентов.
В случае каждого нового пациента врач сталкивается с необходимостью выбрать метод лечения. В основном, выбор делается между лазерной хирургией и лучевой терапией, которая токсична не только для раковых клеток, но и для пациента.
По статистике, лазерная хирургия обеспечивает несколько худшие показатели пятилетней выживаемости, чем лучевая терапия. Но последняя нередко приводит к появлению новых опухолей в долгосрочной перспективе и дает сравнительно низкую выживаемость в течение двадцати лет.
Но в случае, когда при профессиональной оценке врача используются пятилетние, а не двадцатилетние показатели, врач может переложить неопределенность на плечи пациента, сделав выбор в пользу второго варианта.
Система указывает врачу переместить риски из своего настоящего в ваше будущее.
Вы должны помнить, что врач, несмотря на свое авторитетное поведение, находится в сложной ситуации.
Он не вы. И не член вашей семьи. Поэтому он не испытает прямого эмоционального ущерба, если ваше состояние ухудшится. Его цель — избежать судебного процесса, который может оказаться катастрофическим для его карьеры. В итоге его рекомендация может вас убить.
ПРИМЕР 2. Представьте, что вы случайно посетили кардиолога и оказались в категории умеренного риска.
На самом деле это не значит, что у вас повышен риск сердечно-сосудистых заболеваний. Просто есть основания быть чуть осторожнее (человек с преддиабетическим или предгипертензивным состоянием на 90% ближе к здоровому человеку, чем к диабетику или гипертонику).
Но система требует от врача оказывать лечение — исключительно чтобы защитить себя. Если вы упадете замертво, как только покинете кабинет, врачу можно предъявить иск за небрежность: он не назначил лекарство, которое при текущей конъюнктуре считается полезным. Например, статин. А он, как теперь известно, может быть опасен.
В глубине души врач может понимать, что статин вреден с точки зрения долгосрочных последствий, но фармацевтическим компаниям удалось убедить всех, что этих последствий можно избежать.
Однако правильный подход с точки зрения предупреждения заболеваний — избегать того, что способно вызвать такие последствия.
Поэтому фактически для большинства людей — кроме тех, кто очень болен, — риск при посещении врача перевешивает выгоды. Просто этот риск скрыт, он проявится лишь в долгосрочной перспективе, тогда как юридический и репутационный риски вступают в игру немедленно.
Источник
#Медицина #ОценкаРисков
Сразу оговорюсь, что считаю профессию врача самой нужной и благородной на свете. Однако, как говорил Остап Бендер, - жизнь диктует нам свои суровые законы. И это, к сожалению, относится также и к врачам. Только им диктует не столько жизнь, сколько СИСТЕМА.
Что из этого может получаться с точки зрения АНАЛИЗА РИСКОВ, рассказал несомненный авторитет в данной области - Нассим Талеб. Далее – близкий к оригиналу пересказ соображений Талеба, обосновывающих вынесенную в заголовок чрезвычайно важную для осознания мысль. Ведь все мы, к сожалению, болеем и вынуждены обращаться к врачам.
Вот 2 реальных примера.
ПРИМЕР 1. Скажем, врач-онколог или конкретный госпиталь оцениваются по показателям пятилетней выживаемости пациентов.
В случае каждого нового пациента врач сталкивается с необходимостью выбрать метод лечения. В основном, выбор делается между лазерной хирургией и лучевой терапией, которая токсична не только для раковых клеток, но и для пациента.
По статистике, лазерная хирургия обеспечивает несколько худшие показатели пятилетней выживаемости, чем лучевая терапия. Но последняя нередко приводит к появлению новых опухолей в долгосрочной перспективе и дает сравнительно низкую выживаемость в течение двадцати лет.
Но в случае, когда при профессиональной оценке врача используются пятилетние, а не двадцатилетние показатели, врач может переложить неопределенность на плечи пациента, сделав выбор в пользу второго варианта.
Система указывает врачу переместить риски из своего настоящего в ваше будущее.
Вы должны помнить, что врач, несмотря на свое авторитетное поведение, находится в сложной ситуации.
Он не вы. И не член вашей семьи. Поэтому он не испытает прямого эмоционального ущерба, если ваше состояние ухудшится. Его цель — избежать судебного процесса, который может оказаться катастрофическим для его карьеры. В итоге его рекомендация может вас убить.
ПРИМЕР 2. Представьте, что вы случайно посетили кардиолога и оказались в категории умеренного риска.
На самом деле это не значит, что у вас повышен риск сердечно-сосудистых заболеваний. Просто есть основания быть чуть осторожнее (человек с преддиабетическим или предгипертензивным состоянием на 90% ближе к здоровому человеку, чем к диабетику или гипертонику).
Но система требует от врача оказывать лечение — исключительно чтобы защитить себя. Если вы упадете замертво, как только покинете кабинет, врачу можно предъявить иск за небрежность: он не назначил лекарство, которое при текущей конъюнктуре считается полезным. Например, статин. А он, как теперь известно, может быть опасен.
В глубине души врач может понимать, что статин вреден с точки зрения долгосрочных последствий, но фармацевтическим компаниям удалось убедить всех, что этих последствий можно избежать.
Однако правильный подход с точки зрения предупреждения заболеваний — избегать того, что способно вызвать такие последствия.
Поэтому фактически для большинства людей — кроме тех, кто очень болен, — риск при посещении врача перевешивает выгоды. Просто этот риск скрыт, он проявится лишь в долгосрочной перспективе, тогда как юридический и репутационный риски вступают в игру немедленно.
Источник
#Медицина #ОценкаРисков
По важности это открытие сравнимо с открытием пенициллина
https://goo.gl/E2UKUY
О вчерашнем присуждении Нобелевской премии по медицине за открытие механизма работы биологических часов напишут (и уже начали) все СМИ. Так что малоизвестным это событие не будет.
Однако, написать об этом здесь все же необходимо, поскольку в СМИ:
1) суть открытия жутко перевирается,
2) и, главное, - абсолютно не пишут о том, что это открытие может дать человечеству.
Теперь коротко про эти 2 пункта.
1. В чем суть открытия.
Суть вовсе не в том, что, как пишут, «обнаружили ген Period» (на самом деле, он обнаружен 34 года назад ). И не в том, что обнаружили еще белок, кодируемый этим геном, а потом еще 2 гена, участвующих в управлении биочасами, и ингибирующую петлю обратной связи и т.д. и т.п.
Суть в том, что, наконец то, открыто и понято, как работает весь механизм биологических часов – единый для всего многоклеточного живого.
Если хотите узнать это в деталях, не читайте статьи, а обратитесь прямо к пресс-релизу Нобелевского комитета https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/laureates/2017/press.html
2. Что это открытие может дать.
Данное открытие – прорывное не только в хронофизиологии. Оно прорывное для всей медицины. И не только для медицины. Именно поэтому данное открытие получило премию 2017, победив в нобелевском соревновании таких сногсшибательных конкурентов, как:
— использование иммунной системы организма для борьбы с раком,
— система редактирования генов Crispr,
— гены предрасположенности к раку.
Дело в том, что биочасы – это координирующий и управляющий протокол, оптимизирующий совместную работу всех основных органов и систем живых организмов (упрощенно, см. приложенный рис.). Биочасы синхронизируют работу сердца и печени, почек и кишечника, обмена веществ и состава крови, выработки гормонов и расхода энергии … и много чего еще.
В привязке к биочасам находятся не только физическая форма и психологическое состояние человека, но и эффективность приема лекарств и восстановительных процедур, а также увязка циркадианных с ультрадианными и инфрадианными ритмами (околосуточные / внутрисуточные, короче и длиннее суток).
Механизм работы биочасов имеет совершенно практическое значение и касается каждого из нас. Последствия любого бытового фактора, - например, поест человек творожка на ночь – определяются действием биочасов. А поскольку с 15 до 3 часов ночи кислотно-щелочное равновесие переходит в слабощелочную сторону (а в щелочной среде расщепляются в основном углеводы и углеводистая пища), то съеденные на ночь белки, из-за отсутствия ферментов и соляной кислоты, практически не перевариваются до утра. Они разлагаются под воздействием микроорганизмов, что приводит к образованию ядовитых эндотоксинов. В результате — ночные кошмары, тяжелое пробуждение, головная боль, неприятный запах изо рта, разбитость и слабость. Вот вам работа биочасов (подробней здесь https://goo.gl/BH2yBk).
Good News, - теперь понятно, как вся эта машинерия работает на молекулярном уровне. Теперь, дело за медициной и фармакологией.
#Медицина
https://goo.gl/E2UKUY
О вчерашнем присуждении Нобелевской премии по медицине за открытие механизма работы биологических часов напишут (и уже начали) все СМИ. Так что малоизвестным это событие не будет.
Однако, написать об этом здесь все же необходимо, поскольку в СМИ:
1) суть открытия жутко перевирается,
2) и, главное, - абсолютно не пишут о том, что это открытие может дать человечеству.
Теперь коротко про эти 2 пункта.
1. В чем суть открытия.
Суть вовсе не в том, что, как пишут, «обнаружили ген Period» (на самом деле, он обнаружен 34 года назад ). И не в том, что обнаружили еще белок, кодируемый этим геном, а потом еще 2 гена, участвующих в управлении биочасами, и ингибирующую петлю обратной связи и т.д. и т.п.
Суть в том, что, наконец то, открыто и понято, как работает весь механизм биологических часов – единый для всего многоклеточного живого.
Если хотите узнать это в деталях, не читайте статьи, а обратитесь прямо к пресс-релизу Нобелевского комитета https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/laureates/2017/press.html
2. Что это открытие может дать.
Данное открытие – прорывное не только в хронофизиологии. Оно прорывное для всей медицины. И не только для медицины. Именно поэтому данное открытие получило премию 2017, победив в нобелевском соревновании таких сногсшибательных конкурентов, как:
— использование иммунной системы организма для борьбы с раком,
— система редактирования генов Crispr,
— гены предрасположенности к раку.
Дело в том, что биочасы – это координирующий и управляющий протокол, оптимизирующий совместную работу всех основных органов и систем живых организмов (упрощенно, см. приложенный рис.). Биочасы синхронизируют работу сердца и печени, почек и кишечника, обмена веществ и состава крови, выработки гормонов и расхода энергии … и много чего еще.
В привязке к биочасам находятся не только физическая форма и психологическое состояние человека, но и эффективность приема лекарств и восстановительных процедур, а также увязка циркадианных с ультрадианными и инфрадианными ритмами (околосуточные / внутрисуточные, короче и длиннее суток).
Механизм работы биочасов имеет совершенно практическое значение и касается каждого из нас. Последствия любого бытового фактора, - например, поест человек творожка на ночь – определяются действием биочасов. А поскольку с 15 до 3 часов ночи кислотно-щелочное равновесие переходит в слабощелочную сторону (а в щелочной среде расщепляются в основном углеводы и углеводистая пища), то съеденные на ночь белки, из-за отсутствия ферментов и соляной кислоты, практически не перевариваются до утра. Они разлагаются под воздействием микроорганизмов, что приводит к образованию ядовитых эндотоксинов. В результате — ночные кошмары, тяжелое пробуждение, головная боль, неприятный запах изо рта, разбитость и слабость. Вот вам работа биочасов (подробней здесь https://goo.gl/BH2yBk).
Good News, - теперь понятно, как вся эта машинерия работает на молекулярном уровне. Теперь, дело за медициной и фармакологией.
#Медицина
Нобелевка за мега-эффективную технологию переработки мусора
Позавчерашняя нобелевка за раскрытие механизма биочасов стала 2м актом начавшейся в 2016 нобелевской гомеостатической революции, ознаменовавшей выход на сцену нового поколения открытий, раскрывающих генетические механизмы управления жизненными процессами.
1м же актом стала прошлогодняя нобелевка за фантастическое открытие Йосинори Осуми генетического механизма аутофагии (он в одиночку работал над этим 27 лет и, кстати, считает, что в сегодняшних условиях науки такое открытие было бы невозможным).
https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/laureates/2016/press.html
Аутофагия - это фундаментальный процесс сохранения клеточного гомеостаза, отслеживающий, чтобы всё в клетке работало как часы, а если что не так — на свалку и в переработку.
Фантастика этого процесса в простоте и эффективности организации (желающие узнать терминологические определения всех нижеприведенных метафор – 15ти генная схема управления, лизосомы, аутофагосомы, протеасомы, убиквитин – по-русски см. здесь https://goo.gl/GnrZVy):
- регулярное тестирование КПД всех элементов клетки
- если КПД элемента ниже нормы (по болезни или по старости), ему выдается «свидетельство о несоответствии»
- специальные «мусоровозы» собирают у клеток элементы с такими свидетельствами и отвозят на «станции переработки мусора»
- в ходе переработки, процесс «сжигания мусора» максимально эффективен, а его энергия служит для энергетической подпитки других клеток при отсутствии внешних источников
В результате:
✔️ Организм живет и развивается: клетки перестраиваются (при эмбриональном развитии), растут и обновляются (у взрослых)
✔️ Обеспечивается выживание (нормальное функционирование) организма при недостатке и перебоях в питании
Как во всяком сложнейшем процессе, здесь возможны злоупотребления:
- коррупция на выдаче фальшивых или умышленной невыдаче «свидетельств о несоответствии», например, со стороны бактерий и вирусов
- мусорная мафия, использующая процесс в своих корыстных целях, например, раковые клетки (высокий уровень аутофагии необходим для предотвращения развития опухолей, а вот если рак уже развился — аутофагию необходимо подавлять)
Раскрытие фантастического механизма аутофагии рисует не менее фантастические возможности. Вот всего лишь пара самых крутых.
1) Убийство раковых клеток, которые, вообще-то, бессмертны.
Ведь даже если организм по каким-то причинам не снабжает опухоль питательными веществами, она не погибает — именно потому, что её клетки используют собственные энергетические запасы, опираясь на процессы аутофагии. Остановив этот процесс, можно истощить ресурсы "осаждаемой" опухоли и остановить её развитие, а то и вовсе убить часть её клеток.
Для информации: Молекулярные онкологи уже испытывают сразу два типа противораковых препаратов — стимуляторы аутофагии и ингибиторы (блокировщики) аутофагии.
2) Победа над старением.
У пожилых людей процесс аутофагии не очень хорошо работает и у них накапливается непереработанный мусор. В результате происходит «запрограммированная смерть» - апоптоз.
Если бы можно было активировать и управлять аутофагией, можно было бы получить омоложение.
Для информации: интересна гипотеза академика Скулачева об апоптозе (ссылок много, интересующиеся найдут).
В заключение, рекомендую https://www.youtube.com/watch?v=Jm3h56x8Bwg – визуальная е-метафора аутофагии в огментированной реальности танца (привет гипсовому искусству из нового романа Пелевина https://t.me/theworldisnoteasy/319 )
#Медицина
Позавчерашняя нобелевка за раскрытие механизма биочасов стала 2м актом начавшейся в 2016 нобелевской гомеостатической революции, ознаменовавшей выход на сцену нового поколения открытий, раскрывающих генетические механизмы управления жизненными процессами.
1м же актом стала прошлогодняя нобелевка за фантастическое открытие Йосинори Осуми генетического механизма аутофагии (он в одиночку работал над этим 27 лет и, кстати, считает, что в сегодняшних условиях науки такое открытие было бы невозможным).
https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/medicine/laureates/2016/press.html
Аутофагия - это фундаментальный процесс сохранения клеточного гомеостаза, отслеживающий, чтобы всё в клетке работало как часы, а если что не так — на свалку и в переработку.
Фантастика этого процесса в простоте и эффективности организации (желающие узнать терминологические определения всех нижеприведенных метафор – 15ти генная схема управления, лизосомы, аутофагосомы, протеасомы, убиквитин – по-русски см. здесь https://goo.gl/GnrZVy):
- регулярное тестирование КПД всех элементов клетки
- если КПД элемента ниже нормы (по болезни или по старости), ему выдается «свидетельство о несоответствии»
- специальные «мусоровозы» собирают у клеток элементы с такими свидетельствами и отвозят на «станции переработки мусора»
- в ходе переработки, процесс «сжигания мусора» максимально эффективен, а его энергия служит для энергетической подпитки других клеток при отсутствии внешних источников
В результате:
✔️ Организм живет и развивается: клетки перестраиваются (при эмбриональном развитии), растут и обновляются (у взрослых)
✔️ Обеспечивается выживание (нормальное функционирование) организма при недостатке и перебоях в питании
Как во всяком сложнейшем процессе, здесь возможны злоупотребления:
- коррупция на выдаче фальшивых или умышленной невыдаче «свидетельств о несоответствии», например, со стороны бактерий и вирусов
- мусорная мафия, использующая процесс в своих корыстных целях, например, раковые клетки (высокий уровень аутофагии необходим для предотвращения развития опухолей, а вот если рак уже развился — аутофагию необходимо подавлять)
Раскрытие фантастического механизма аутофагии рисует не менее фантастические возможности. Вот всего лишь пара самых крутых.
1) Убийство раковых клеток, которые, вообще-то, бессмертны.
Ведь даже если организм по каким-то причинам не снабжает опухоль питательными веществами, она не погибает — именно потому, что её клетки используют собственные энергетические запасы, опираясь на процессы аутофагии. Остановив этот процесс, можно истощить ресурсы "осаждаемой" опухоли и остановить её развитие, а то и вовсе убить часть её клеток.
Для информации: Молекулярные онкологи уже испытывают сразу два типа противораковых препаратов — стимуляторы аутофагии и ингибиторы (блокировщики) аутофагии.
2) Победа над старением.
У пожилых людей процесс аутофагии не очень хорошо работает и у них накапливается непереработанный мусор. В результате происходит «запрограммированная смерть» - апоптоз.
Если бы можно было активировать и управлять аутофагией, можно было бы получить омоложение.
Для информации: интересна гипотеза академика Скулачева об апоптозе (ссылок много, интересующиеся найдут).
В заключение, рекомендую https://www.youtube.com/watch?v=Jm3h56x8Bwg – визуальная е-метафора аутофагии в огментированной реальности танца (привет гипсовому искусству из нового романа Пелевина https://t.me/theworldisnoteasy/319 )
#Медицина
NobelPrize.org
The Nobel Prize in Physiology or Medicine 2016
The Nobel Prize in Physiology or Medicine 2016 was awarded to Yoshinori Ohsumi "for his discoveries of mechanisms for autophagy"
Фиаско ИИ против COVID-19.
За 1,5 года созданы сотни ИИ-инструментов. Ни один не помог.
Согласно победным реляциям в медиа:
- «ИИ на треть сокращает время для диагностики COVID-19 на КТ-снимках»,
- «ИИ успешно прогнозирует риск ухудшения состояния заболевших COVID в приемных отделениях стационаров»,
- «ИИ научился диагностировать коронавирус по кашлю» и т.д.
Согласно научным отчетам и статьям об исследованиях, опубликованных в рецензируемых изданиях:
✔️ ИИ-инструменты практически не оказали никакого влияния в борьбе COVID-19 – отчет The Alan Turing Institute (1)
✔️ Ни один из сотен ИИ-инструментов прогнозирования COVID-19 не пригоден для клинического использования - ревю в British Medical Journal (2)
✔️ Ни одна из ИИ-моделей для обнаружения и прогнозирования COVID-19 с помощью рентгенограмм грудной клетки и компьютерной томографии не подходит для клинического использования из-за методологических недостатков и / или лежащих в основе систематических ошибок - ревю в Nature Machine Intelligence (3).
✔️ Эта пандемия стала большим испытанием для медицинского ИИ, и он не прошел это испытание. Вместо этого, пандемия привлекла внимание к сущностным проблемам медицинского ИИ, на которые мы уже не первый год закрываем глаза - MIT TechnologyReview (4)
Что пошло не так
1. Низкое качество данных (вкл. «наборы данных Франкенштейна» - когда данные из нескольких источников могут содержать дубликаты и тестирование ведется на тех же данных, на которых ИИ-инструмент был обучен)
Например:
А) Данные сканирования грудной клетки детей, у которых не было ковида, в качестве примеров того, как выглядят случаи не-ковида.
Однако, в результате ИИ научился определять не ковид, а детей.
Б) Данные сканирования включали пациентов в лежачем положении (с большей вероятностью эти пациенты были серьезно больны).
В результате ИИ научился неправильно предсказывать серьезность риска коронавируса, исходя из положения человека (а если пациент стоял, то серьезность поражение лёгких ИИ просто игнорировал).
В. ИИ научился ориентироваться на шрифт текста, используемый разными больницами для маркировки сканированных изображений.
В результате шрифты из больниц с более серьезной нагрузкой стали предикторами риска заражения коронавирусом.
2. Предвзятость инкорпорации (предвзятость вследствие маркировки данных)
Например:
Медицинские снимки помечаются в соответствии с тем, как их идентифицировал рентгенолог.
Результат этого включает любые предубеждения конкретных врачей, выдавая это в наборе данных за истину (надо было бы маркировать медицинское сканирование результатом теста ПЦР, а не мнением одного врача, но кто ж это делает).
3. У исследователей нет никаких стимулов делиться информацией (данными и моделями) – примеры см. в источниках.
4. Почти все ИИ-инструменты разрабатываются либо исследователями ИИ, которым не хватает медицинских знаний для выявления недостатков в данных, либо медиками, которым не хватает математических навыков, чтобы компенсировать эти недостатки – примеры см. в источниках.
Общий итог
Фиаско ИИ против COVID-19 лишь усугубило уже понятую главную проблему медицинского ИИ – используемые ИИ-инструменты должны объяснять логику, лежащую в основе их решений (5).
И это, увы, приближает новую «зиму ИИ».
Источники:
1, 2, 3, 4, 5
Фото В. Новикова. Пресс-служба Мэра и Правительства Москвы
#ИИ #МашинноеОбучение #Медицина
За 1,5 года созданы сотни ИИ-инструментов. Ни один не помог.
Согласно победным реляциям в медиа:
- «ИИ на треть сокращает время для диагностики COVID-19 на КТ-снимках»,
- «ИИ успешно прогнозирует риск ухудшения состояния заболевших COVID в приемных отделениях стационаров»,
- «ИИ научился диагностировать коронавирус по кашлю» и т.д.
Согласно научным отчетам и статьям об исследованиях, опубликованных в рецензируемых изданиях:
✔️ ИИ-инструменты практически не оказали никакого влияния в борьбе COVID-19 – отчет The Alan Turing Institute (1)
✔️ Ни один из сотен ИИ-инструментов прогнозирования COVID-19 не пригоден для клинического использования - ревю в British Medical Journal (2)
✔️ Ни одна из ИИ-моделей для обнаружения и прогнозирования COVID-19 с помощью рентгенограмм грудной клетки и компьютерной томографии не подходит для клинического использования из-за методологических недостатков и / или лежащих в основе систематических ошибок - ревю в Nature Machine Intelligence (3).
✔️ Эта пандемия стала большим испытанием для медицинского ИИ, и он не прошел это испытание. Вместо этого, пандемия привлекла внимание к сущностным проблемам медицинского ИИ, на которые мы уже не первый год закрываем глаза - MIT TechnologyReview (4)
Что пошло не так
1. Низкое качество данных (вкл. «наборы данных Франкенштейна» - когда данные из нескольких источников могут содержать дубликаты и тестирование ведется на тех же данных, на которых ИИ-инструмент был обучен)
Например:
А) Данные сканирования грудной клетки детей, у которых не было ковида, в качестве примеров того, как выглядят случаи не-ковида.
Однако, в результате ИИ научился определять не ковид, а детей.
Б) Данные сканирования включали пациентов в лежачем положении (с большей вероятностью эти пациенты были серьезно больны).
В результате ИИ научился неправильно предсказывать серьезность риска коронавируса, исходя из положения человека (а если пациент стоял, то серьезность поражение лёгких ИИ просто игнорировал).
В. ИИ научился ориентироваться на шрифт текста, используемый разными больницами для маркировки сканированных изображений.
В результате шрифты из больниц с более серьезной нагрузкой стали предикторами риска заражения коронавирусом.
2. Предвзятость инкорпорации (предвзятость вследствие маркировки данных)
Например:
Медицинские снимки помечаются в соответствии с тем, как их идентифицировал рентгенолог.
Результат этого включает любые предубеждения конкретных врачей, выдавая это в наборе данных за истину (надо было бы маркировать медицинское сканирование результатом теста ПЦР, а не мнением одного врача, но кто ж это делает).
3. У исследователей нет никаких стимулов делиться информацией (данными и моделями) – примеры см. в источниках.
4. Почти все ИИ-инструменты разрабатываются либо исследователями ИИ, которым не хватает медицинских знаний для выявления недостатков в данных, либо медиками, которым не хватает математических навыков, чтобы компенсировать эти недостатки – примеры см. в источниках.
Общий итог
Фиаско ИИ против COVID-19 лишь усугубило уже понятую главную проблему медицинского ИИ – используемые ИИ-инструменты должны объяснять логику, лежащую в основе их решений (5).
И это, увы, приближает новую «зиму ИИ».
Источники:
1, 2, 3, 4, 5
Фото В. Новикова. Пресс-служба Мэра и Правительства Москвы
#ИИ #МашинноеОбучение #Медицина
Инструменты с лицензией на убийство.
Что общего у медицинского ИИ с автономным оружием.
Мои посты о неудачах медицинского ИИ вызвали два типа реакций (в духе стакан наполовину пуст или полон).
— Стакан наполовину пуст:
«В начале пандемии казалось, что пробил звездный час искусственного интеллекта в медицине. Но внезапно выясняется, что все не так просто, и пока еще человек, которого сначала долго учили медицине, а потом он еще много лет практиковался в своем деле, все еще лучше ИИ, которого обучил за пару месяцев непонятно кто на первых попавшихся данных».
— Стакан наполовину полон:
«Машинное обучение ещё не созрело для использования непрофессионалами, а хорошие специалисты по машинному обучению просто пока не работают над задачами про COVID».
И то, и другое верно.
Но такая трактовка вопроса о рисках медицинского ИИ - лишь вершина айсберга, закрывающего собой главную проблему: отсутствие консенсуса в ответах на следующие два вопроса.
✔️ Медицинский ИИ – это лишь инструмент врача или он может сам принимать важные решения?
✔️ Можно ли принимать важные решения, не обладая пониманием, а лишь из анализа статистики?
Сравним два кейса: медицинский ИИ и автономное оружие.
Дочитать (еще 3 мин.)
- на Medium https://bit.ly/3xsmqNY
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/WeAnN
#ИИ #МашинноеОбучение #Медицина
Что общего у медицинского ИИ с автономным оружием.
Мои посты о неудачах медицинского ИИ вызвали два типа реакций (в духе стакан наполовину пуст или полон).
— Стакан наполовину пуст:
«В начале пандемии казалось, что пробил звездный час искусственного интеллекта в медицине. Но внезапно выясняется, что все не так просто, и пока еще человек, которого сначала долго учили медицине, а потом он еще много лет практиковался в своем деле, все еще лучше ИИ, которого обучил за пару месяцев непонятно кто на первых попавшихся данных».
— Стакан наполовину полон:
«Машинное обучение ещё не созрело для использования непрофессионалами, а хорошие специалисты по машинному обучению просто пока не работают над задачами про COVID».
И то, и другое верно.
Но такая трактовка вопроса о рисках медицинского ИИ - лишь вершина айсберга, закрывающего собой главную проблему: отсутствие консенсуса в ответах на следующие два вопроса.
✔️ Медицинский ИИ – это лишь инструмент врача или он может сам принимать важные решения?
✔️ Можно ли принимать важные решения, не обладая пониманием, а лишь из анализа статистики?
Сравним два кейса: медицинский ИИ и автономное оружие.
Дочитать (еще 3 мин.)
- на Medium https://bit.ly/3xsmqNY
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/WeAnN
#ИИ #МашинноеОбучение #Медицина
Medium
Инструменты с лицензией на убийство
Что общего у медицинского ИИ с автономным оружием
В Китае ИИ-врачи натренировались на ИИ-пациентах лечить пациентов-людей лучше, чем люди-врачи
В китайском симулякре больницы Е-врачи (в их роли выступают автономные агенты на базе больших языковых моделей - AALLM) проводят лечение Е-пациентов (в их роли другие AALLM), «болеющих» реальными человеческими респираторными заболеваниями (динамику которых моделируют также LLM, имеющие доступ к обширной базе медицинской информации, полученной при лечении реальных пациентов).
Цель имитационного эксперимента - дать возможность Е-врачам при лечении Е-пациентов набираться знаний, чтобы научиться лучше лечить болезни реальных людей в реальной жизни.
В ходе короткого эксперимента Е-врачи пролечили 10 тыс Е-пациентов (на что в реальной жизни ушло бы, минимум, два года).
Результат сногсшибательный. Повысившие свою квалификацию в ходе этого имитационного эксперимента Е-врачи достигли высочайшей точности 93,06% в подмножестве набора данных MedQA, охватывающем основные респираторные заболевания.
Подробности здесь https://arxiv.org/abs/2405.02957
#Медицина #Китай #LLM
В китайском симулякре больницы Е-врачи (в их роли выступают автономные агенты на базе больших языковых моделей - AALLM) проводят лечение Е-пациентов (в их роли другие AALLM), «болеющих» реальными человеческими респираторными заболеваниями (динамику которых моделируют также LLM, имеющие доступ к обширной базе медицинской информации, полученной при лечении реальных пациентов).
Цель имитационного эксперимента - дать возможность Е-врачам при лечении Е-пациентов набираться знаний, чтобы научиться лучше лечить болезни реальных людей в реальной жизни.
В ходе короткого эксперимента Е-врачи пролечили 10 тыс Е-пациентов (на что в реальной жизни ушло бы, минимум, два года).
Результат сногсшибательный. Повысившие свою квалификацию в ходе этого имитационного эксперимента Е-врачи достигли высочайшей точности 93,06% в подмножестве набора данных MedQA, охватывающем основные респираторные заболевания.
Подробности здесь https://arxiv.org/abs/2405.02957
#Медицина #Китай #LLM
arXiv.org
Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Agents
In this paper, we introduce a simulacrum of hospital called Agent Hospital that simulates the entire process of treating illness. All patients, nurses, and doctors are autonomous agents powered by...