Vernieuwende AI-toepassingen: revolutionaire methoden voor betere zorg en behandeling met reinforcement learning

AmsterdamVersterkt Leren (RL) wint aan populariteit als hulpmiddel voor het verbeteren van patiëntenzorg door nauwkeurige behandelplannen te bieden. Recent onderzoek van Weill Cornell Medicine en Rockefeller University laat zien dat RL veelbelovend is, vooral voor de behandeling van chronische of mentale gezondheidsproblemen. Er zijn echter nog aanzienlijke uitdagingen, zoals de behoefte aan sterke validatiemethoden voor deze algoritmen.

Een studie gepubliceerd in de Proceedings of the Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) introduceerde een nieuwe methode, "Episodes of Care" (EpiCare), om te testen hoe goed reinforcement learning (RL) modellen presteren in de gezondheidszorg. Het doel is om medische technologie te verbeteren door een standaard manier te bieden om vooruitgang te meten, vergelijkbaar met de vooruitgang in vakgebieden zoals computervisie en taalverwerking. Uit de eerste resultaten bleek dat RL-modellen soms beter kunnen presteren dan huidige methoden in de gezondheidszorg, maar dit is alleen mogelijk na training met zeer grote hoeveelheden data. Dit vormt een uitdaging, aangezien het verzamelen van data rechtstreeks van patiënten in echte zorgomgevingen niet praktisch is.

Onderzoekers hebben geprobeerd om via off-policy evaluatie (OPE) eerder verzamelde klinische data in te zetten om te zien hoe effectief reinforcement learning (RL) in de gezondheidszorg kan zijn. Jammer genoeg leverden deze methoden geen betrouwbare uitkomsten op. Dit illustreert een groot probleem binnen de huidige AI-methoden in de gezondheidszorg en benadrukt de noodzaak voor betere instrumenten om RL-algoritmen te verifiëren.

Lees ook:

Gisteren · 22:19

Nieuw onderzoek: AI voorspelt snellere en ernstigere opwarming van de aarde dan gedacht

De studie onderzocht het gebruik van Convolutionele Neurale Netwerken (CNN's) voor grafiekgegevens, wat cruciaal is voor gebieden zoals hersenbeeldvorming en genetisch onderzoek. Traditionele CNN's presteren goed met beelden, maar hebben moeite met complexere gegevens zoals hersennetwerken of eiwitinteracties. Om dit aan te pakken, zijn Gequantiseerde Grafiek Convolutionele Netwerken (QuantNets) ontwikkeld. Deze netwerken kunnen beter omgaan met complexe datasets en helpen om hersenverbindingen of biologische interacties beter te begrijpen, wat aanzienlijke vooruitgang zou kunnen betekenen voor onderzoek in de neurowetenschap en genomica.

Deze AI-ontwikkelingen kunnen grote veranderingen teweegbrengen in belangrijke sectoren.

• Betere nauwkeurigheid bij het diagnosticeren en behandelen van psychiatrische stoornissen.
• Verhoogd inzicht in de dynamiek van hersennetwerken.
• Meer begrip van interacties tussen genen en eiwitten.
• Verfijnde persoonlijke behandelstrategieën.

AI-ontwikkelingen verbeteren de zorg voor patiënten, maar behoeven eerst grondige tests. Het is essentieel dat AI-innovaties veilig en praktisch zijn voor de gezondheidszorg. Elke vooruitgang brengt ons dichter bij betere en meer gepersonaliseerde behandelingen die de resultaten voor patiënten kunnen verbeteren.