IBMの研究者は、AIモデルを使用して、アルツハイマー病や免疫応答の予測と設計などの病気を研究しています。この研究は、人工知能が早期診断に非常に役立つ可能性があることを示しています。
イノベーション、特にAIや機械学習などのテクノロジーが主導的な役割を果たしている分野が1つあるとすれば、それは間違いなくヘルスケアの分野です。
治療法の改善、医薬品の開発の加速、または特定の疾患の予測は、世界中の主要なテクノロジー企業が現在追求している目標のほんの一部です。
IBMは、研究者がアルツハイマー病の早期発見のために特定のAIモデルをどのように使用しているかを示したかった。 嗅覚間の関係の研究; 皮膚科の診断と治療のための偏りのないデータの検出、修正、および使用。 または免疫応答の予測と設計。
AIは早期診断の重要な要素になる可能性があります
たとえば、IBM Thomas J. Watson ResearchCenterのComputationalPsychiatry and NeuroimagingLaboratoryのマネージャーであるGuillermoCecchiは、IBM Research and Pfizerが、短い非侵襲的で標準化された音声テストを使用して支援する新しい人工知能（AI）モデルをどのように開発したかを説明しました。認知的に健康な人々のアルツハイマー病の最終的な発症を、0.7の精度と0.74のAUC（曲線の下の領域）で予測します。
これらの予測は、後年に病気を発症した、または発症しなかった認知的に健康な人々のグループからのデータサンプルに対して行われ、研究者はAIモデルの予測精度を検証することができます。 これは、臨床スケール（59％）およびランダム選択（50％）に基づく予測を大幅に上回っています。
IBMは、AIを健康目的で使用する方法を示しています
ナイロビ研究所（ケニア）のIBM ResearchAfricaのAIサイエンス研究者であるCeliaCintasが説明した別の研究は、皮膚疾患の検出におけるAIモデルと機械学習モデルの偏りをなくすことを目的としています。
Celia Cintasが説明したように、研究でAIモデルのトレーニングに使用されるデータは、ほとんどが白人集団の画像で構成されていることがわかりました。これにより、他の患者の皮膚病を検出するこれらのモデルの能力と、それに対応する悪影響が低下する可能性があります。人々が受けるケアと治療の質。
たとえば、アフリカ系の集団では、黒色腫は一般的に後期段階で診断されます。 さらに、ラテン系およびアフリカ系の患者におけるCOVID-19の皮膚症状の画像の不足は、臨床診断を妨げるため、問題です。
