Разве жизнь не была бы проще, если бы мы могли заранее предсказать вероятность заболеваний и правильно их лечить с помощью развивающейся медицинской науки и технологий? Одна из таких областей - секвенирование генома и прецизионная медицина. Первое секвенирование ДНК у людей было проведено в 1995 году. Оно включает любой метод или технологию для расшифровки расположения четырех оснований - аденина, гуанина, цитозина и тимина, которые широко известны как комбинации оснований A, G, C и T, которые сделай ты-ты.
Поскольку последовательность генома имеет повторяющиеся части, существуют комбинации мутаций, которые могут быть пропущены в случае случайных ошибок в заранее определенных методах. Эти мутации могут быть вызваны раком или любыми возрастными хроническими заболеваниями. С помощью машинного обучения на большом количестве базовых данных сложные области в последовательности ДНК могут быть декодированы несколькими методами и уточнены конкретные генетические варианты, вызывающие заболевания.
Суть генетического секвенирования заключается в машинном обучении, которое обрабатывает массу данных в компьютере и позволяет ему генерировать и изменять свои собственные алгоритмы, чтобы предлагать решения или шаблоны для достижения результата без необходимости явного программирования. Например, данные о людях, которые страдали от рака, вводятся в механизм машинного обучения, и его алгоритмы быстро обрабатывают данные, и после чтения миллиона пациентов он может предсказать, какие люди могут быть подвержены различным уровням риска. рака. Вывод всегда будет числовым и статистическим. ИИ и машинное обучение идут рука об руку, например, распознавание образов или разбиение огромных объемов данных для достижения критической точки принятия решения. Однако его нельзя запрограммировать так, чтобы он мыслил иначе, как люди, но он может быть точным в отношении данных в том виде, в каком они предоставлены, и с помощью определенных алгоритмов.
Google уже изобрел инструмент под названием DeepVariant, который был обучен брать необработанные данные секвенирования и выстраивать внутри вас миллиарды As, Ts, Cs и G. Но DeepVariant все еще требуется больше данных, чтобы стать точными. С сегодняшними технологиями и системами секвенирование всего вашего генома может стоить вам всего 1000 долларов, в отличие от миллиона долларов, которое было много лет назад.
Сегодня врачи уже принимают во внимание семейный анамнез при диагностике заболевания; если у них есть доступ к вашему секвенированному геному, проанализированному механизмом машинного обучения, способным быстро и точно его прочитать, они могут предоставить вам более точную информацию о себе и о том, чем вы подвергаетесь риску. Платформа значительно поможет клиницистам интерпретировать геномные данные для повышения эффективности диагностики и лечения.
Когда генная инженерия приносит большую пользу сельскому хозяйству, искусственный интеллект в сочетании с ней также может сделать будущее медицины, помогая врачам в их диагностике, выявлять возможности генетических заболеваний у пациентов с помощью полного секвенирования ДНК, лечить ранние стадии состояния и способствовать точной медицине. .
