I ricercatori della Mayo Clinic hanno recentemente sviluppato nuovi algoritmi per l’intelligenza artificiale inventato, che si chiama “AI basata su ipotesi”, è un’intelligenza artificiale basata su ipotesi, che differisce in modo significativo dai modelli di intelligenza artificiale tradizionali che apprendono solo dai dati. Secondo i ricercatori, questi nuovi algoritmi forniscono un modo innovativo per utilizzare enormi set di dati che possono accelerare la ricerca su cause complesse di malattie come il cancro e migliorare le strategie di trattamento.
“Ciò inaugura una nuova era nella progettazione di algoritmi di intelligenza artificiale specifici per risolvere problemi scientifici, comprendere meglio le malattie e guidare la medicina individualizzata”, ha affermato l’autore principale e co-inventore Hu Li, MD. “Ha il potenziale per rivelare intuizioni sfuggite all’intelligenza artificiale tradizionale .” Ph.D., ricercatore di biologia e intelligenza artificiale presso il Dipartimento di Farmacologia Molecolare e Terapia Sperimentale presso la Mayo Clinic Systems.
Limiti dell’intelligenza artificiale tradizionale
L’intelligenza artificiale tradizionale viene utilizzata principalmente per compiti di classificazione e riconoscimento, come il riconoscimento facciale e la classificazione delle immagini nella diagnosi clinica, e viene sempre più applicata a compiti generativi, come la generazione di testo. I ricercatori notano che gli algoritmi tradizionali di apprendimento automatico spesso non tengono conto delle conoscenze o delle ipotesi scientifiche esistenti. Al contrario, fanno molto affidamento su grandi quantità di dati imparziali, spesso difficili da ottenere.
Secondo il Dott. Lee, questa limitazione limita notevolmente la flessibilità dei metodi di intelligenza artificiale e il loro utilizzo in campi che richiedono la scoperta di conoscenza, come la medicina. L’intelligenza artificiale è uno strumento prezioso per identificare modelli in set di dati ampi e complessi, come quelli utilizzati nella ricerca sul cancro. La sfida principale nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale tradizionale è massimizzare le informazioni contenute in tali set di dati.
Intelligenza artificiale basata su ipotesi
Utilizzando l’intelligenza artificiale basata su ipotesi, i ricercatori stanno cercando di trovare modi per integrare la visione nella malattia, ad esempio incorporando varianti genetiche note che causano malattie e interazioni tra geni specifici del cancro nella progettazione dell’algoritmo da addestrare. Ciò consentirà a ricercatori e medici di identificare i componenti che contribuiscono alle prestazioni del modello e quindi a migliorare l’interpretabilità. Inoltre, questa strategia può affrontare le questioni relative ai set di dati e aumentare l’attenzione su questioni scientifiche aperte.
“Questa nuova tecnologia di intelligenza artificiale apre un nuovo percorso per comprendere meglio le interazioni tra cancro e sistema immunitario e promette non solo per testare ipotesi mediche, ma anche per prevedere e spiegare come i pazienti risponderanno alle immunoterapie”, afferma Daniel Belado, Ph. D. Ph.D., professore presso il Dipartimento di Immunologia della Mayo Clinic. Belado è coautore e co-inventore dello studio e ha un interesse di ricerca di lunga data nell’immunologia del cancro.
Il team di ricerca afferma che l’intelligenza artificiale basata su ipotesi può essere utilizzata in una varietà di applicazioni di ricerca sul cancro, tra cui la classificazione dei tumori, la stratificazione dei pazienti, la scoperta del gene del cancro, la previsione della risposta ai farmaci e la stadiazione spaziale dei tumori.
Conoscenza ed esperienza specialistica
Lo svantaggio di questo strumento, sottolinea il dottor Lee, è che la creazione di questo tipo di algoritmi richiede competenze e conoscenze specializzate, che possono limitare un’accessibilità diffusa. Inoltre, esiste l’opportunità di creare pregiudizi. I ricercatori dovranno tenerne conto mentre applicano diverse informazioni. Inoltre, i ricercatori generalmente hanno un ambito limitato e non modellano tutti gli scenari possibili, ed è probabile che ignorino alcune relazioni critiche e inaspettate.
“Tuttavia, l’intelligenza artificiale basata su ipotesi facilita le interazioni attive tra esperti umani e intelligenza artificiale, alleviando le preoccupazioni che l’intelligenza artificiale alla fine eliminerà alcuni lavori professionali”, afferma il dottor Lee.
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Poiché l’intelligenza artificiale basata su ipotesi è ancora agli inizi, rimangono molte domande, ad esempio come integrare al meglio le conoscenze e le informazioni biologiche per ridurre i pregiudizi e migliorare l’interpretazione. Ma Lee è convinto che, nonostante le sfide, l’intelligenza artificiale basata sulle ipotesi rappresenti un passo avanti.
Il valore aggiunto dell’intelligenza artificiale nella ricerca e nella diagnosi del cancro è già stato dimostrato più volte. Ad esempio, qualche mese fa è stato annunciato che i ricercatori americani avevano sviluppato un nuovo strumento di deep learning. Sulla base delle immagini dei tessuti, ciò potrebbe prevedere quali pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC) sono a rischio di sviluppare metastasi cerebrali.
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