Geskryf deur Andrea Soltoggio
AI sal in staat wees om verbindings in jou asem te analiseer. James Gathany
Kunsmatige intelligensie (AI) is die beste bekend vir sy vermoë om te sien (soos in driverless motors) en luister (soos in Alexa en ander tuisassistente). Van nou af, dit mag ook ruik. My kollegas en ek is besig om 'n AI-stelsel te ontwikkel wat menslike asem kan ruik en leer hoe om 'n verskeidenheid siekte-onthullende stowwe te identifiseer wat ons kan uitasem.
Die reukgevoel word deur diere en diere gebruik selfs plante Om honderde verskillende stowwe te identifiseer wat in die lug dryf. Maar vergeleke met dié van ander diere, is die menslike reukzin baie minder ontwikkel en is dit beslis nie gebruik om daaglikse aktiwiteite uit te voer nie. Om hierdie rede is die mens nie besonder bewus van die rykdom van inligting wat deur die lug oorgedra kan word nie, en kan gesien word deur 'n hoogs sensitiewe olfaktoriese stelsel. AI kan op die punt staan ​​om dit te verander.
Vir 'n paar dekades het laboratoriums regoor die wêreld masjiene gebruik om baie klein hoeveelhede stowwe in die lug op te spoor. Daardie masjiene, genoem gaschromatografie massaspektrometers of GC-MS, kan die lug analiseer om duisende verskillende molekules te ontdek wat bekend staan ​​as vlugtige organiese verbindings.
In die GC-MS-masjien word elke verbinding in 'n monster van die lug eers geskei en dan in fragmente gebreek, wat 'n kenmerkende vingerafdruk skep waaruit verbindings herken kan word. Die onderstaande beeld is 'n visualisering van 'n klein deel van die data uit 'n analise van 'n asemmonster.
Elke piek verteenwoordig 'n fragment van 'n molekuul. Die spesifieke patrone van sulke pieke openbaar die teenwoordigheid van verskillende stowwe. Dikwels kan selfs die kleinste piek van kardinale belang wees. Onder die verskeie honderde verbindings wat in die menslike asem voorkom, kan 'n paar van hulle die teenwoordigheid van verskeie kankers openbaar, selfs in vroeë stadiums. Laboratoriums regoor die wêreld eksperimenteer dus met GC-MS as 'n nie-indringende diagnostiese instrument om baie siektes, pynloos en betyds te identifiseer.
Ongelukkig kan die proses baie tydrowend wees. Groot hoeveelhede data moet manueel ondersoek word en deur kundiges ontleed word. Die blote hoeveelheid verbindings en die kompleksiteit van die data beteken dat selfs kundiges lank neem om 'n enkele monster te analiseer. Mense is ook geneig tot foute, kan 'n verbinding of fout misloop, een saamgestelde vir 'n ander.
Hoe kunsmatige intelligensie kan help
As deel van die Loughborough Universiteit se data wetenskap span, my kollegas en ek pas die nuutste kunsmatige intelligensietegnologie aan om 'n ander soort data aan te neem en te leer: die chemiese verbindings in asemmonsters. Wiskundige modelle geïnspireer deur die brein, genoem diep leernetwerke, is spesifiek ontwerp om die spore wat deur reuke gelaat word, te "lees".
'N Span dokters, verpleegsters, radiograwe en mediese fisici by die Edinburgh Kanker Sentrum versamelde asemmonsters van deelnemers wat kankerbehandeling ondergaan het. Die monsters is dan deur twee spanne chemici en rekenaarwetenskaplikes ontleed.
Sodra 'n aantal verbindings manueel deur die aptekers geïdentifiseer is, het vinnig rekenaars die data gegee om diep leernetwerke op te lei. Die berekening is versnel deur spesiale toestelle, genaamd GPU's, wat gelyktydig verskeie verskillende stukke inligting kan verwerk. Die diep leernetwerke het meer en meer van elke asemmonster geleer totdat hulle spesifieke patrone herken het wat spesifieke verbindings in die asem geopenbaar het.
In hierdie eerste studie was die fokus op die erkenning van 'n groep chemikalieë, genoem aldehiede, wat dikwels geassosieer word met geure maar ook menslike spanningstoestande en siektes.
Rekenaars wat toegerus is met hierdie tegnologie, neem slegs 'n paar minute om 'n asemmonster te ontleed wat voorheen ure lank deur 'n menslike deskundige geneem is. Effektief maak AI die hele proses goedkoper - maar bowenal maak dit dit meer betroubaar. Nog belangriker, hierdie intelligente sagteware verwerf kennis en verbeter met verloop van tyd, aangesien dit meer monsters ontleed. As gevolg hiervan is die metode nie beperk tot enige spesifieke stof nie. Met behulp van hierdie tegniek kan diep leerstelsels opgelei word om klein hoeveelhede vlugtige verbindings op te spoor met moontlike wye toepassings in medisyne, forensiese, omgewingsanalise en ander.
As 'n AI-stelsel merkers van siekte kan opspoor, word dit ook moontlik om te diagnoseer of ons siek is of nie. Dit het 'n groot potensiaal, maar dit kan ook omstrede wees. Ons stel eenvoudig voor dat AI as 'n instrument gebruik kan word om stowwe in die lug op te spoor. Dit hoef nie noodwendig te besluit of 'n besluit te neem nie. Die finale gevolgtrekkings en besluite word aan ons oorgelaat.
Andrea Soltoggio, Dosent, Loughborough University
Jy is hier: Tuis > Lewe > Gesondheid > AI verkry 'n gevoel van geur wat siektes in menslike asem kan opspoor