Askeriye Yönelik Yapay Zeka Bipolar Tedaviye Yardımcı Olabilir

Yeni araştırma, ordu için tasarlanmış bir makine öğrenimi uygulamasının bipolar bozukluk için tedavi sonuçlarını tahmin etmek için de kullanılabileceğini keşfediyor.

Cincinnati Üniversitesi'ndeki (UC) araştırmacılar, ilk olarak havadan havaya savaş için geliştirilen uygulamayı kullanarak tıbbi çalışmayı gerçekleştirdiler. Makine tabanlı bulanık mantığın başarılı kullanımı, hastalığı tedavi etmek için yapay zeka veya makine öğrenimi kullanma olasılığını açar.

Çalışmada, UC College of Medicine'de doçent olan Dr. David Fleck ve ortak yazarları, bipolar hastaların lityuma nasıl tepki vereceğini tahmin etmek için "genetik bulanık ağaçlar" adlı yapay zeka kullandılar.

“Homeland” adlı TV programında ve Oscar ödüllü “Silver Linings Playbook” ta tasvir edilen bipolar bozukluk, Amerika Birleşik Devletleri'nde altı milyon yetişkini veya belirli bir yılda yetişkin nüfusun yüzde dördünü etkiliyor.

Fleck, "Psikiyatride bipolar bozukluğun tedavisi bir bilim olduğu kadar bir sanattır" dedi.

“Hastalar, mani ve depresyon dönemleri arasında dalgalanıyor. Bu dönemlerde tedaviler değişecektir. Hastalığın aşamalarında onlara uygun şekilde tedavi etmek gerçekten zor. "

Araştırmada, araştırmacılar şu anda bipolar bozukluğu tedavi etmek için kullanılan sekiz ortak modelden en iyisini buldular ve lityum tedavisine kimin yüzde 75 doğrulukla cevap vereceğini tahmin ettiler.

Karşılaştırıldığında, AI kullanılarak geliştirilen model UC araştırmacıları, hastaların her zaman lityuma nasıl tepki vereceğini tahmin etti. Daha da etkileyici bir şekilde, UC modeli, lityum tedavisinden sonra manik semptomlardaki gerçek azalmayı yüzde 92 doğrulukla tahmin etti.

Wright-Patterson Hava Kuvvetleri Üssü'ndeki simülasyondan sonra geçen yıl Hava Kuvvetleri pilotlarını geride bırakan aynı tür yapay zekanın, doktorların hastalıkları tedavi etmesine yardımcı olabilecek faydalı kararlar vermede eşit derecede ustaca olduğu ortaya çıktı.

Bulgular dergide yer alıyorBipolar Bozukluklar.

"Bunun gösterdiği şey, havacılık için finanse edilen bir çabanın tıp alanında ezber bozan bir şey olduğu. UC’nin Mühendislik ve Uygulamalı Bilimler Koleji'nde profesör olan Kelly Cohen, bu harika ”dedi.

Cohen'in doktora mezunu Nicholas Ernest, bir yapay zeka geliştirme ve danışmanlık şirketi olan Psibernetix, Inc. şirketinin kurucusudur.

Psibernetix havadan havaya mücadele, siber güvenlik ve tahmine dayalı analitik gibi uygulamalar üzerinde çalışıyor. Ernest’in bulanık mantık algoritması, kelimenin tam anlamıyla bir göz açıp kapayıncaya kadar en iyi seçimlere ulaşmak için geniş olasılıkları sıralayabiliyor.

Çalışmanın yazarlarından Ernest, "Normalde yapay zeka'larımızın çözdüğü problemler, olası çözümlerin pek çok googolplex'ine sahip, efektif olarak sonsuz," dedi.

Ekibi, bilgisayarın uçağı kasıtlı olarak daha yavaş bir son hız ve daha az çevik uçuş özellikleriyle engellendiğinde bile simülasyonlarda insan pilotları vurabilen Alpha adında genetik bir bulanık mantık geliştirdi.

Sistemin otonom gerçek zamanlı karar alma mekanizması, emekli ABD Hava Kuvvetleri Albay Gene Lee'yi her çarpışmada vurdu.

Lee geçen yıl "Niyetlerimin farkındaydı ve uçuştaki değişikliklerime ve füze konuşlandırmama anında tepki veriyor gibiydi" dedi. "Aldığım şutu nasıl yeneceğini biliyordu. Gerektiğinde savunma ve saldırı eylemleri arasında anında hareket etti. "

Amerikan Havacılık ve Uzay Bilimleri Enstitüsü, bu yıl Cohen ve Ernest'i “yapay zekayı büyük ölçekli, anlamlı ve zorlu havacılık ile ilgili sorunlara ilerletip uyguladıkları için” onurlandırdı.

Cohen kariyerinin çoğunu drone'larda bulanık mantık tabanlı AI ile çalışarak geçirdi. UC Tıp Fakültesi'ne bir fikirle yaklaşmak için mühendislik fakültesinden bir izin belgesi kullandı: Ya bulanık mantığın şaşırtıcı öngörü gücünü özellikle rahatsız edici bir tıbbi soruna uygulayabilirlerse?

Tıp ve aviyoniklerin çok az ortak noktası vardır. Ancak her biri, en iyi seçimlere ulaşmak için sıralı bir süreci - geniş bir karar ağacı - gerektirir.

Bulanık mantık, belirli tanımlara değil, belirsizliği veya istatistiksel gürültüyü telafi etmek için genellemelere dayanan bir sistemdir. Bu yapay zekaya, Darwinci doğal seçilimin genetik süreçlerine benzer bir şekilde daha küçük seçenekleri atarak yanıtını sürekli olarak geliştirdiği için "genetik bulanık" denir.

Cohen bunu bir çocuğa sandalyeyi nasıl tanıyacağını öğretmekle karşılaştırıyor. Sadece birkaç örnek gördükten sonra, herhangi bir çocuk, insanların oturduğu nesneyi şekli, boyutu veya renginden bağımsız olarak sandalye olarak tanımlayabilir.

“Öğrenmek için büyük bir istatistiksel veri tabanına ihtiyacımız yok. Her şeyi çözeriz. Bunu bulanık mantıkla taklit etmek için benzer bir şey yapıyoruz, ”dedi Cohen.

Cohen, UC’nin eski Görüntüleme Araştırma Merkezi ile çalışan Fleck’te alıcı bir kitle buldu. Ne de olsa tıp biliminin en zor sorunlarından birini bir roket bilimcisinden daha iyi kim çözebilir? Bir havacılık mühendisi olan Cohen, bu görevi yerine getirdi.

Ernest, insanların teknolojiyi uygulamalarıyla karıştırmaması gerektiğini söyledi. Geliştirdiği algoritma, "Terminator" film serisindeki kötü adamlar gibi duyarlı bir varlık değil, sadece bir araç, dedi, görünüşte sonsuz uygulamalarla güçlü bir araç olsa da.

Ernest'in şirketi, diğer genetik bulanık AI'ların yaratılmasında uzmanlaşmış bir genetik bulanık AI olan EVE'yi yarattı. EVE, bipolar çalışma için LITHium Intelligent Agent veya LITHIA adı verilen hasta verileri için öngörücü bir model buldu.

Ernest, "Bu öngörücü model, daha bilinçli bir karar vermenize izin vermek için bulanık mantığın gücünden yararlanıyor" dedi. Ve diğer yapay zeka türlerinin aksine, bulanık mantık basit bir dille neden seçimlerini yaptığını açıklayabilir, dedi.

Araştırmacılar, yaygın, tekrarlayan ve genellikle ömür boyu süren bir hastalık olan bipolar bozukluğu incelemek için UC Psikiyatri ve Davranışsal Sinirbilim Departmanı klinik araştırma başkan yardımcısı Dr. Caleb Adler ile birlikte çalıştı. Adler, duygudurum bozukluklarının yaygınlığına rağmen nedenlerinin tam olarak anlaşılmadığını söyledi.

"Gerçekten, bu bir kara kutu," dedi Adler. “Bipolar bozukluğu olan birini teşhis ediyoruz. Bu, semptomlarının bir açıklaması. Ancak bu, herkesin aynı temel nedenlere sahip olduğu anlamına gelmez. "

Uygun tedaviyi seçmek de aynı derecede zor olabilir.

“Geçtiğimiz 15 yıl içinde, mani tedavisi için bir patlama oldu. Daha fazla seçeneğimiz var. Ama kimin neye cevap vereceğini bilmiyoruz, "dedi Adler. "Kimin tedaviye daha iyi yanıt vereceğini tahmin edebilseydik, zamandan ve sonuçlardan tasarruf edersiniz."

Uygun bakımla, bipolar bozukluk, hayatları normale dönebilen hastalar için yönetilebilir bir kronik hastalıktır.

UC'nin, kısmen Ulusal Akıl Sağlığı Enstitüsünden bir bağışla finanse edilen yeni çalışması, bir manik atağı tedavi etmek için sekiz hafta süreyle lityum reçete edilen 20 hastayı belirledi. 20 hastadan onbeşi tedaviye iyi yanıt verdi.

Algoritma, hangi hastaların iyi yanıt verdiğini ve hangilerinin vermediğini yüzde 100 doğrulukla tahmin etmek için diğer verilerin yanı sıra iki tür hasta beyin taramasının bir analizini kullandı. Algoritma ayrıca sekiz haftada semptomlardaki azalmayı da öngördü; bu, deneyimli doktorların öznel görüşlerinden ziyade tahmin için yalnızca nesnel biyolojik verilerin kullanılmasıyla daha da etkileyici hale geldi.

Kaynak: Cincinnati Üniversitesi