asdasdasd asdasd
#IT

Искусственный интеллект в медицине: лекарство из нейросетей

Искусственный интеллект в медицине способствует открытию новых препаратов

Раз в 2 года исследователи со всего мира собираются на научной конференции, главная задача которой — решить проблему сворачивания белка. Им нужно предсказать трехмерную форму этих веществ в организме. Однако полноценного решения так и нет. Даже победители не предлагают готовых решений. Вместе с тем, появилась надежда на то, что добиться успеха в этом плане все-таки получится. Искусственный интеллект в медицине сможет подобрать ключ к разгадке.

Чем искусственный интеллект в медицине поможет в открытии лекарств?

Известный биолог Мохаммед Аль-Кираиши прибыл в Мексику, чтобы поучаствовать в обсуждении результатов последней конференции. Однако специалист был шокирован, когда узнал, что наилучших результатов добился искусственный интеллект DeepMind от Google. Аль-Кираиши заявил, что эта информация сильно разочаровала его.

DeepMind — это подразделение Google, специализирующееся на медпрепаратах. Использование искусственного интеллекта позволяет ускорить этот процесс. Автор блога In The Pipeline Дерек Лоуи отметил, что компьютер не сможет заменить химиков. Однако специалисты, совместно с роботами, вытеснят с рынка тех, кто не использует ИИ.

Аль-Кираиши отметил, что победа искусственного интеллекта и последующее разочарование помогли ему по-другому взглянуть на важность технологического прогресса. Однако в собственном блоге исследователь подверг критике фармацевтических гигантов и науку, которые дали машине такую огромную фору. Он отметил, что талантливые специалисты, изучающие белок человека, захотят работать именно в DeepMind, а не в конкурирующих компаниях.

Представители одного из ведущих производителей лекарств в мире Merck не так категоричны. Хуан Альварес, вице-президент вычислительного подразделения фармацевтического гиганта, отметил, что машинное обучение в компании уже внедрено. Но используется оно не для расшифровки белка, а для других аспектов производства медицинских препаратов.

По ходу конференции, продукт DeepMind показал впечатляющие результаты. Точность предсказаний дальнейшего поведения белка была в 2 раза выше, чем у человека, который занял второе место. Таким образом, ИИ наглядно продемонстрировал, что дальнейший успех развития фармацевтики прямо зависит от уровня интеграции машин и людей, которые их контролируют.

Однако Google — это IT-гигант планетарного масштаба. Компания располагает вычислительными мощностями такого уровня, которого не сможет добиться ни одна фармацевтическая компания, не говоря уже об университетах. Тем не менее, с развитием технологии облачных вычислений, возможность создавать собственные программы на основе машинного обучения есть у всех. Кстати, такую возможность предлагает и собственно Google. Другое дело, что не все организации уделяют этому должное внимание. И Аль-Караиши в своем блоге призвал мировое научное сообщество уделить больше внимания ИИ.

Однако прежде всего, с машинным обучением работают стартапы. Например, ИИ стал основой для разработок Atomwise и Recursion. Обе компании занимаются созданием искусственного интеллекта, который помог бы совершить новые открытия в медицине и фармацевтике. К примеру, Recursion исследует возможности роботов для анализа снимков клеток, а также моделирует влияние на них новых лекарств.

Денис Иванов - молодой журналист, большой любитель и знаток инновационных технологий. Активно увлекается криптографическими разработками и последними достижениями прогресса. В рамках нашего ресурса ведет рубрики посвященные IT-сектору и Blockchain.
Scroll to top