Ученые Массачусетского технологического института (MIT) описали нейросеть G-Net, которая предсказывает течение болезни пациента при различных способах лечения. Об этом сообщается на сайте организации.
Новая технология лечения была создана совместно со специалистами IBM. В основе нейросети лежит метод причинно-следственного вывода, который оценивает эффект динамического воздействия в присутствии измеренных смешанных переменных, которые могут влиять как на лечение, так и на его результаты. Ученые пояснили, что G-Net использует рекуррентные нейронные сети (RNN), что позволяет им лучше моделировать временные последовательности со сложной и нелинейной динамикой.
Оценивая способность прогнозирования и обучая G-Net, команда создала два набора данных, основанных на ложных фактах. Каждый из них содержал примерно 1000 известных траекторий протекания лечения пациентов. На определенном шаге медики меняли способ лечения, заставляя нейросеть выстраивать около сотни новых прогнозных траекторий.
«Наша конечная цель — разработать метод машинного обучения, который позволил бы врачам исследовать различные сценарии и варианты лечения», — отметил научный сотрудник MIT Ли-вэй Леман. Специалисты отметили, что, хотя G-Net хорошо работает со смоделированными данными, необходимо значительно улучшить алгоритм, прежде чем его можно будет применить к реальным пациентам.
В конце февраля ученые Стэнфордской школы медицины (США) установили новый мировой рекорд по расшифровке генома человека. С помощью нейросети специалистам удалось выполнить секвенирование генома за пять часов и две минуты.