Banbrytande AI-lösningar för personvård: förbättring genom förstärkningsinlärning och avancerade nätverk.

StockholmFörstärkt Lärande (Reinforcement Learning, RL) blir alltmer populärt som ett verktyg för att förbättra patientvården genom att erbjuda exakta behandlingsplaner. Ny forskning från Weill Cornell Medicine och Rockefeller University visar att RL har stor potential, särskilt för att hantera kroniska eller psykiska hälsotillstånd. Det finns dock fortfarande betydande utmaningar, såsom behovet av robusta valideringsmetoder för dessa algoritmer.

En studie presenterad vid konferensen om neurala informationssystem (NeurIPS) har introducerat en ny metod, "Episoder av vård" (EpiCare), som används för att utvärdera hur effektivt förstärkningsinlärningsmodeller (RL) fungerar inom vården. Målet är att förbättra medicintekniken genom att etablera en standard för att mäta framsteg, på liknande sätt som inom områden som datorsyn och språkbehandling. De första resultaten visar att RL-modeller ibland kan prestera bättre än nuvarande metoder inom vården, men endast efter omfattande dataträning. Detta innebär en stor utmaning, eftersom det är ohållbart att samla in så mycket data direkt från patienter i verkliga vårdmiljöer.

Forskare prövade metoder som kallas off-policy utvärdering (OPE) för att använda tidigare kliniska data för att undersöka hur väl förstärkningsinlärning (RL) kan fungera inom vården. Dessa metoder gav dock inte tillförlitliga resultat. Detta avslöjar ett stort problem med de nuvarande AI-metoderna inom vården och understryker behovet av bättre verktyg för att verifiera RL-algoritmer.

Läs också:

Igår · 22:19

Ny AI-studie varnar för större uppvärmning än väntat – 3 grader möjligt

Studien undersökte användningen av konvolutionella neurala nätverk (CNN) för grafdata, vilket är viktigt inom områden som hjärnavbildning och genetisk forskning. Traditionella CNN fungerar bra med bilder men har svårt med mer komplex data som hjärnnätverk eller proteininteraktioner. För att lösa detta har Kvantiserade grafkonvolutionella nätverk (QuantNets) utvecklats. Dessa nätverk kan bättre hantera komplexa datamängder och hjälper till att förstå hjärnans kopplingar och biologiska interaktioner, vilket kan driva forskningen inom neurovetenskap och genomik framåt.

Dessa AI-utvecklingar kan skapa betydande förändringar inom viktiga områden.

• Förbättrad noggrannhet i diagnos och behandling av psykiska sjukdomar.
• Fördjupad förståelse för hjärnans nätverksdynamik.
• Större insikter i gen- och proteininteraktioner.
• Förfinade strategier för personligt anpassad behandling.

AI-framsteg förbättrar vården, men de kräver noggrann testning först. Det är viktigt att säkerställa att AI-innovationer är säkra och praktiska för hälso- och sjukvården. Varje framsteg bidrar till att vi kommer närmare bättre och mer personliga behandlingar som kan förbättra patienternas resultat.