AI ba ang Pagkuha ng Sense Of Smell na Makakakita ng mga Sakit sa Human Breath

AI ba ang Pagkuha ng Sense Of Smell na Makakakita ng mga Sakit sa Human BreathAI ay maaaring pag-aralan ang compounds sa iyong paghinga. James Gathany

Ang artipisyal na katalinuhan (AI) ay pinakamahusay na kilala sa kakayahang makita nito (tulad ng sa driverless kotse) at makinig (tulad ng sa Alexa at iba pang mga assistant sa bahay). Mula ngayon, ito maaari ring amoy. Ang aking mga kasamahan at ako ay bumubuo ng isang sistema ng AI na maaaring humalimuyak ng hininga ng tao at matutunan kung paano makilala ang isang hanay ng mga sangkap na nagpapakita ng karamdaman na maaari naming pakawalan.

Ang pakiramdam ng amoy ay ginagamit ng mga hayop at kahit na mga halaman upang matukoy ang daan-daang iba't ibang sangkap na lumulutang sa hangin. Ngunit kung ikukumpara sa iba pang mga hayop, ang pang-amoy ng tao ay hindi gaanong binuo at tiyak na hindi ginagamit upang isagawa ang pang-araw-araw na gawain. Para sa kadahilanang ito, ang mga tao ay hindi partikular na nakaaalam sa kayamanan ng impormasyon na maaaring maipasa sa pamamagitan ng himpapawid, at maaaring makita sa pamamagitan ng isang sensitibong sistema ng olpaktoryo. AI ay maaaring tungkol sa upang baguhin iyon.

Sa loob ng ilang dekada, ang mga laboratoryo sa buong mundo ay gumamit ng mga makina upang makita ang napakaliit na halaga ng mga sangkap sa hangin. Ang mga makina na iyon, na tinatawag gas-chromatography mass-spectrometers o GC-MS, maaaring pag-aralan ang hangin upang matuklasan ang libu-libong iba't ibang mga molecule na kilala bilang pabagu-bago ng organic compounds.

Sa GC-MS machine, ang bawat compound sa isang sample ng hangin ay unang nakahiwalay at pagkatapos ay pinutol sa mga fragment, na lumilikha ng isang natatanging tatak ng daliri mula sa kung saan ang mga compound ay maaaring makilala. Ang imahe sa ibaba ay isang visualization ng isang maliit na bahagi ng data mula sa isang pagtatasa ng isang sample ng hininga.

Ang bawat rurok ay kumakatawan sa isang fragment ng isang molecule. Ang mga partikular na pattern ng naturang mga peak ay nagpapakita ng pagkakaroon ng mga natatanging sangkap. Kadalasan, ang pinakamaliit na rurok ay mahalaga. Kabilang sa ilang daang mga compound na naroroon sa hininga ng tao, ang ilan sa mga ito ay maaaring ihayag ang pagkakaroon ng iba't ibang mga kanser, kahit na sa maagang yugto. Samakatuwid, ang mga laboratoryo sa buong mundo ay nag-eeksperimento sa GC-MS bilang isang non-invasive diagnostic tool upang makilala ang maraming mga sakit, painlessly at sa isang napapanahong paraan.

Sa kasamaang palad, ang proseso ay maaaring maging napaka-ubos ng oras. Ang mga malalaking halaga ng data ay dapat na manu-manong sinuri at sinuri ng mga eksperto. Ang sobrang halaga ng mga compound at ang pagiging kumplikado ng data ay nangangahulugan na kahit na ang mga dalubhasa ay may mahabang panahon upang pag-aralan ang isang solong sample. Ang mga tao ay din madaling kapitan ng error, maaaring makaligtaan ang isang tambalan o pagkakamali ng isang tambalan para sa isa pa.

Paano makatutulong ang artificial intelligence

Bilang bahagi ng Loughborough University data science team, ang aking mga kasamahan at ako ay nakikibagay sa pinakabagong teknolohiya ng artificial intelligence upang makita at matutunan ang iba't ibang uri ng data: ang mga kemikal na compound sa mga sample ng hininga. Ang mga modelo ng matematika ay inspirasyon ng utak, na tinatawag malalim na pag-aaral ng mga network, ay partikular na ininhinyero upang "basahin" ang mga bakas na iniwan ng mga amoy.


Kunin ang Pinakabagong Mula sa InnerSelf


Isang pangkat ng mga doktor, nars, radiographers at medikal na physicists sa Edinburgh Cancer Center nakolekta ang mga sample ng hininga mula sa mga kalahok na sumasailalim sa paggamot sa kanser Pagkatapos ay sinuri ang mga halimbawa ng dalawang koponan ng mga chemist at mga siyentipiko ng computer.

Kapag ang isang bilang ng mga compounds ay nakilala nang manu-mano ng mga chemists, ang mga mabilis na computer ay binigyan ng data upang sanayin ang malalim na mga network sa pag-aaral. Pinabilis ang pag-compute ng mga espesyal na device, na tinatawag na GPU, na maaaring magproseso ng maramihang iba't ibang piraso ng impormasyon sa parehong oras. Ang malalim na mga network ng pag-aaral ay higit na natutunan mula sa bawat sample ng hininga hanggang makilala nila ang mga tiyak na mga pattern na nagsiwalat ng mga tiyak na compound sa paghinga.

Sa unang pag-aaral na ito, nakatuon ang pagtuon sa isang grupo ng mga kemikal, tinatawag na aldehydes, na kadalasang nauugnay sa mga pabango ngunit din sa mga kondisyon at karamdaman ng tao.

Ang mga computer na nilagyan ng teknolohiyang ito ay tumatagal lamang ng ilang minuto upang awtomatikong pag-aralan ang isang sample ng hininga na dati nang kinuha ng mga oras ng isang eksperto sa tao. Ang epektibong paraan, ang AI ay gumagawa ng buong proseso ng mas mura - ngunit higit sa lahat ito ay ginagawa itong mas maaasahan. Higit na mas kawili-wili, ang matalinong software na ito ay nakakakuha ng kaalaman at nagpapabuti sa paglipas ng panahon habang sinusuri nito ang higit pang mga sample. Bilang isang resulta, ang pamamaraan ay hindi limitado sa anumang partikular na substansiya. Gamit ang pamamaraan na ito, ang malalim na mga sistema ng pag-aaral ay maaaring sanayin upang makita ang mga maliliit na dami ng mga pabagu-bago ng isip compounds na may potensyal na malawak na application sa medisina, forensics, pagsusuri sa kapaligiran at iba pa.

Ang pag-uusapKung ang isang sistema ng AI ay maaaring makilala ang mga marker ng sakit, maaaring maging posible ring mag-diagnose kung tayo ay may sakit o hindi. Ito ay may isang mahusay na potensyal, ngunit maaari din itong patunayan kontrobersyal. Ipinapayo lamang namin na ang AI ay maaaring gamitin bilang tool upang makita ang mga sangkap sa hangin. Hindi kinakailangang mag-diagnose o gumawa ng desisyon. Ang huling mga konklusyon at mga desisyon ay naiwan sa atin.

Tungkol sa Ang May-akda

Andrea Soltoggio, Lektor, Loughborough University

Ang artikulong ito ay orihinal na na-publish sa Ang pag-uusap. Basahin ang ang orihinal na artikulo.

Mga Kaugnay Books

{amazonWS: searchindex = Books; keywords = healthy diet; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

sundin ang InnerSelf sa

facebook-icontwitter-iconrss-icon

Kumuha ng Pinakabagong Sa pamamagitan ng Email

{Emailcloak = off}

MULA SA EDITOR

InnerSelf Newsletter: Agosto 30, 2020
by InnerSelf staff
Ang mga kalsada na ating nilalakbay sa mga araw na ito ay kasing edad ng mga oras, gayon pa man ay bago para sa amin. Ang mga karanasan na mayroon tayo ay kasing edad ng mga panahon, ngunit bago rin ito para sa amin. Ang parehong napupunta para sa ...
Kapag Napakapangit Ito ng Katotohanan, Masasagawa
by Marie T. Russell, InnerSelf.com
Sa gitna ng lahat ng mga kakila-kilabot na nagaganap ngayong araw, binigyan ako ng inspirasyon ng mga sinag ng pag-asa na lumiliyab. Ang mga ordinaryong tao na tumayo para sa kung ano ang tama (at laban sa kung ano ang mali). Mga manlalaro ng Baseball, ...
Kapag Ang Iyong Likod Ay Laban Sa The Wall
by Marie T. Russell, InnerSelf
Mahilig ako sa internet. Ngayon alam kong maraming tao ang maraming masasamang bagay na sasabihin tungkol dito, ngunit mahal ko ito. Tulad ng pagmamahal ko sa mga tao sa buhay ko - hindi sila perpekto, ngunit mahal ko pa rin sila.
InnerSelf Newsletter: Agosto 23, 2020
by InnerSelf staff
Marahil ay maaaring sumang-ayon ang lahat na nabubuhay tayo sa mga kakaibang panahon ... mga bagong karanasan, bagong mga saloobin, bagong mga hamon. Ngunit maaari tayong mahikayat sa pag-alala na ang lahat ay laging nasa pagkakamali, ...
Ang mga Babae ay Tumindig: Magkita, Manginginig, at Magsagawa ng Aksyon
by Marie T. Russell, InnerSelf
Tinawag ko ang artikulong ito na "Ang Babaeng Gumising: Makikita, Narinig, at Magsagawa ng Aksyon", at habang tinutukoy ko ang mga babaeng naka-highlight sa mga video sa ibaba, binabanggit ko rin ang bawat isa sa atin. At hindi lamang sa mga iyon ...