ข้อมูลเชิงลึกของอุตสาหกรรม: บทบาทใหม่ของการป้องกันโรค

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวหน้าอย่างมากในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ เพื่อช่วยป้องกันโรคขณะนี้ผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์สามารถดึงข้อมูลจากเซ็นเซอร์การแพทย์และจีโนมได้แล้ววินัยทางชีววิทยาโมเลกุลที่ครอบคลุมการทำงานโครงสร้างและการทำแผนที่ของจีโนม นี่เป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มที่เรียกว่า "ยาเพื่อการทำนาย" ซึ่งข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงต่อการเกิดโรคเช่นเดียวกับการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มและโอกาสใหม่ ๆ

สถาบันวิจัยการแปล Scripps ใช้ข้อมูลจีโนมเพื่อทำความเข้าใจการแต่งหน้าเพื่อสุขภาพของบุคคล Scripps ทำงานร่วมกับ Nvidia เพื่อพัฒนา AI และการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากจีโนมิกส์และจากเซ็นเซอร์ดิจิตอลในสมาร์ทวอทช์ข้อมือความดันโลหิตและเครื่องตรวจวัดกลูโคส นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถใช้การเรียนรู้เชิงลึกกับข้อมูลทางการแพทย์ที่มาจาก Apple Watch Series 4 ใหม่ Nvidia และ Scripps จะดำเนินการวิจัยนี้เป็นส่วนหนึ่งของศูนย์ความเป็นเลิศแห่งใหม่ที่โรงงานทั้งสองแห่ง

เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่ AI และข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้งจากเซ็นเซอร์การแพทย์ PCMag ได้พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพและนักโรคหัวใจดร. Eric Topol ชั้นนำ เขายังเป็นผู้อำนวยการและผู้ก่อตั้งสถาบันวิจัยการแปลของ Scripps อีกด้วย

PCMag (PCM): Scripps มารวมตัวกับ Nvidia ได้อย่างไร

Eric Topol (ET): ฉันริเริ่มสิ่งนั้น ฉันอ่านมากเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและ AI เพราะฉันมีหนังสือเล่มหนึ่งออกมาในหัวข้อนี้ ฉันได้ทำการวิจัยมากมายและฉันรู้ว่าพวกเขาเป็นผู้นำอุตสาหกรรมในฮาร์ดแวร์ AI และในนวัตกรรมมากมายทั่วภาคส่วนต่าง ๆ ในท้องถิ่นรวมถึงรถยนต์ที่ไม่มีคนขับคนขับเงินดิจิตอลวิดีโอเกมและการดูแลสุขภาพ ดังนั้นเราจึงเริ่มพูดคุยเกี่ยวกับวิธีการทำงานร่วมกัน

PCM: อะไรคือเป้าหมายของศูนย์กลางแห่งความเป็นเลิศแบบใหม่ที่คุณจะร่วมงานกับ Nvidia

ET: เป้าหมายที่ครอบคลุมคือการส่งเสริมสุขภาพของมนุษย์ เราจำเป็นต้องสามารถใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง AI และย่อยทั้งหมดเพื่อไม่เพียง แต่วิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์และลำดับจีโนมทั้งหมด แต่เพื่อนำข้อมูลทั้งหมดมารวมกันสำหรับแต่ละบุคคล ข้อมูลนั้นรวมถึงเซ็นเซอร์ที่พวกเขาสวมใส่รวมถึงข้อมูลจากเลเยอร์ทางชีววิทยา มันไม่ได้เป็นเพียงแค่โปรตีนโปรตีนจุลินทรีย์ในลำไส้สารเมตาโบไลต์และอื่น ๆ แต่ยังรวมถึงยาก่อนหน้าและสภาพแวดล้อมด้วย

นำข้อมูลทั้งหมดนั้นมารวมกันและแยกข้อมูลแบบเรียลไทม์มูลค่าของแต่ละบุคคลยังไม่ได้รับการบรรลุผล นั่นคือเป้าหมายที่กว้างไกล แต่การไปถึงที่นั่นเราต้องตอกย้ำความสามารถในการจัดการกับข้อมูลเซ็นเซอร์ซึ่งมีความสมบูรณ์และหนาแน่นมาก โดยปกติแล้วเซ็นเซอร์จะส่งข้อมูลอย่างต่อเนื่องและเมื่อเวลาผ่านไปพวกเขาสร้างข้อมูลมากกว่าสิ่งอื่นใดรวมถึงรูปภาพและลำดับจีโนมทั้งหมด

• 10 ขั้นตอนในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจของคุณ 10 ขั้นตอนในการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในธุรกิจของคุณ
• แอพนี้จะนำพลังของ AI ไปสู่แพทย์ในโลกกำลังพัฒนา App นี้จะนำพลังของ AI ไปสู่แพทย์ในโลกกำลังพัฒนา
• 'การคำนวณร่างกาย' เปลี่ยนการดูแลสุขภาพให้กลายเป็น Lifecare 'การคำนวณร่างกาย' เปลี่ยนการดูแลสุขภาพให้เป็น Lifecare

PCM: ข้อมูลจะดึงค่าสำหรับแต่ละคนอย่างไร

ET: สักวันหนึ่งจะมีโค้ชทางการแพทย์เสมือนจริง; เช่นวันนี้เรามีวิทยากรอัจฉริยะที่จะให้คำแนะนำหรือคำตอบแก่คุณหรือผู้ช่วยดิจิตอล Google ของคุณจะบอกคุณเกี่ยวกับตารางเวลาของคุณหรือว่าคุณควรออกไปก่อนเพื่อไปสนามบิน มันดีสำหรับวันนี้ แต่เราสามารถทำอะไรได้มากมายเพื่อการดูแลสุขภาพในอนาคต นั่นเริ่มจากสิ่งต่างๆเช่นโรคเบาหวานและความดันโลหิตสูง แต่ในที่สุดมันจะเป็นกลยุทธ์การป้องกันสำหรับคนส่วนใหญ่ ยังไม่มีใครรวบรวมมัน แต่สิ่งเหล่านี้เป็นขั้นตอนแรก ๆ ที่จะไปถึงที่นั่น

PCM: AI จะช่วยปฏิวัติการทำนายและป้องกันโรคได้อย่างไร?

ET: มีหลายวิธีที่สามารถทำได้ ตัวอย่างเช่นวันนี้สำหรับผู้ป่วยโรคเบาหวานอัลกอริทึมเดียวที่มีอยู่คือกลูโคสของคุณจะขึ้นหรือลง; นั่นเป็นอัลกอริธึมที่โง่ สิ่งที่เรารู้คือการควบคุมกลูโคสและสภาพได้รับผลกระทบไม่เพียงแค่สิ่งที่คนกิน แต่ยังรวมถึงการนอนหลับกิจกรรมของพวกเขากิจกรรมของพวกเขาลำไส้ microbiome และปัจจัยอื่น ๆ ดังนั้นสิ่งที่เราสามารถทำได้คือการพัฒนาอัลกอริธึมที่นำข้อมูลทั้งหมดนั้นกลับมาให้กับบุคคลเพื่อให้เกิดการควบคุมระดับน้ำตาลที่ดีขึ้นและป้องกันภาวะแทรกซ้อนของโรคเช่นโรคตาโรคไตและโรคหลอดเลือด อัลกอริทึมยังสามารถให้ข้อมูลที่สำคัญเพื่อช่วยป้องกันอาการชักโรคหืดและโรคหัวใจ มีหลายสิ่งที่เราสามารถป้องกันได้เมื่อเรารู้จักคนที่มีความเสี่ยงและเรามีอัลกอริธึมอัจฉริยะในการแยกแยะข้อมูลทั้งหมดสำหรับบุคคลและให้ข้อเสนอแนะที่พวกเขาต้องการ

PCM: วันนี้ มีความคืบหน้าจริง ๆ เกี่ยวกับ AI และการป้องกันการทำนายโรคหรือไม่หรือนี่คือสิ่งที่เราจะได้เห็นในอนาคต

ET: ก็เริ่มที่จะถอดจริงๆ มีการศึกษาที่คาดหวังแตกต่างกันประมาณห้าครั้งที่เผยแพร่ ดังนั้นพวกเขากำลังทดสอบอัลกอริทึมเหล่านี้ในคลินิก เราได้เห็นอัลกอริทึม AI 15 รายการที่ได้รับอนุมัติจากองค์การอาหารและยาของสหรัฐอเมริกาในปีที่แล้ว มันยังเร็วในการพัฒนาของ AI แต่ตอนนี้ก็เริ่มที่จะถือ ปีที่แล้วนั่นไม่ใช่กรณี แต่แน่นอนว่าส่วนหลังของปีนี้เรากำลังเห็นหลักฐานเร่งด่วนของการเป็นจริงนี้

PCM: AI จะใช้เซ็นเซอร์ดิจิตอลจากผลิตภัณฑ์เช่น Apple Watch หรือไม่

ET: ใช่และข่าวเกี่ยวกับที่ในเดือนกันยายนนำหน้าด้วยการประกาศจากการเริ่มต้นที่เรียกว่า AliveCor ซึ่งได้รับการอนุมัติจาก FDA เมื่อหนึ่งปีก่อนสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ลึก เพื่อให้ผู้คนสามารถตรวจสอบอัตราการเต้นของหัวใจขณะพักผ่อนและออกกำลังกายและรับการแจ้งเตือนเมื่อมีอะไรบางอย่างหลุดออกมาเมื่อพวกเขาพักผ่อนและอัตราการเต้นของหัวใจของพวกเขาคือ พวกเขาจะถูกบอกให้นำ cardiogram ผ่านนาฬิกาของพวกเขาจากนั้นอัลกอริธึมที่ถูกอ่านและคุณสามารถวินิจฉัยภาวะหัวใจห้องบน ตอนนี้อยู่ที่นั่นมาหนึ่งปีแล้วจากนั้น Apple ก็เสนอให้เช่นกัน ตอนนี้เรามีการตรวจจับจังหวะการเต้นของหัวใจผู้บริโภคหลายรายการผ่าน AI; นั่นเป็นเรื่องจริงของโลก เราไม่ได้พูดถึงอัลกอริทึมการเรียนรู้ลึกที่ยังอยู่ในปีก พวกเขาจริงในขณะนี้

ด้วย atrial fibrillation คุณสามารถโต้เถียงว่า "ทุกคนต้องการ Apple Watch หรือไม่" ไม่ แต่สำหรับผู้ที่มีความเสี่ยงหรือ … ได้รับการรักษาภาวะ atrial fibrillation มันเป็นเงื่อนไขสำคัญที่เพิ่มความเสี่ยงของโรคหลอดเลือดสมอง บางคนต้องมีทินเนอร์เลือดเพื่อป้องกันโรคหลอดเลือดสมอง ดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องสำคัญหากคุณมีภาวะหัวใจห้องบนและคุณมีความผิดปกติของโครงสร้างหัวใจ

PCM: แม้ว่า บริษัท ต่างๆเช่น 23andMe จะเสนอการทดสอบทางพันธุกรรมในราคาต่ำกว่า $ 200 แต่การหาลำดับจีโนมทั้งหมดยังคงนำป้ายราคาที่แข็งแรง AI จะทำให้การหาลำดับของจีโนมมีราคาเหมาะสมขึ้นหรือไม่

ET: มันเป็นไปได้ อีกวิธีหนึ่งที่ทำได้คือการประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องจัดลำดับมันอย่างลึกซึ้งหรือสำหรับคนจำนวนมาก ถึงทุกวันนี้การเรียงลำดับจีโนมทั้งหมดของแต่ละบุคคลมีค่าประมาณหนึ่งพันดอลลาร์ และถ้าคุณต้องการทำเช่นนั้นสำหรับคนจำนวนมากหลายล้านหรือหลายพันล้านคนก็ยังคงเป็นค่าใช้จ่ายที่ใหญ่มาก มีหลายวิธีที่ AI สามารถเปลี่ยนแปลงและปรับการจัดลำดับจีโนมและไม่ใช่แค่ DNA มันคือ RNA, โปรตีน, เมตาโบไลต์, microbiome, ทุกชั้นชีววิทยาที่ AI สามารถเข้าถึงได้เพราะพวกมันเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมด หากมีข้อความระบุว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่" แสดงว่าเป็น AI แบบกระพริบ

PCM: ฉันเห็นว่าคุณมีส่วนร่วมในสถาบันวิจัยสุขภาพแห่งชาติ "โครงการ All of Us Research" สิ่งที่เกี่ยวข้อง

ET: ชาวอเมริกันล้านคนซึ่งเป็นเวลาหลายสิบปีอาจจะเรียนรู้เกี่ยวกับตัวเองจีโนมจุลินทรีย์ของพวกเขาและเซ็นเซอร์ต่าง ๆ พวกเขาจะแบ่งปันข้อมูลนั้นเพื่อที่เราจะได้ช่วยเหลือไม่เพียง แต่จะส่งเสริมสุขภาพของพวกเขาเท่านั้น แต่ยังเพื่อสุขภาพของคนรุ่นต่อไปด้วย เนื่องจากความสามารถทั้งหมดนี้เพื่อทำความเข้าใจกับมนุษย์แต่ละคนเป็นสิ่งใหม่เราเพิ่งจะเริ่มเข้าใจวิธีการใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อช่วยให้ผู้คนรักษาสุขภาพของพวกเขา เราอนุญาตให้ผู้คนเข้าใจข้อมูลของตัวเองซึ่งเราให้กลับไปช่วยพวกเขาในการทำงานกับแพทย์ของพวกเขาเพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์พลเมืองและผู้บุกเบิกในอนาคตของสุขภาพของมนุษย์

PCM: คุณกำลังทำงานอะไรกับเซ็นเซอร์หัวใจต่อเนื่อง มันทำงานอย่างไร

ET: เรามีแพทช์เช่น Band-Aid ที่คุณสามารถสวมใส่ เราเต้นอย่างต่อเนื่องของ 15, 000 คนมากกว่า 11 หรือ 12 วัน; มันเป็นข้อมูลจำนวนมหาศาล ก่อนที่มันจะเกิดขึ้นและรู้สัญญาณเพื่อที่เราจะสามารถป้องกันมันนั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำหลังจากนั้น ผู้คนใช้ AI ในการวินิจฉัยการเต้นของหัวใจ แต่เราพยายามที่จะรับมันเพื่อป้องกันไม่ให้หัวใจเต้นผิดจังหวะ นั่นคือระยะต่อไป

PCM: การเรียงลำดับยีนทั้งหมดเข้ามามีบทบาทอย่างไรและคุณจะใช้มันอย่างไรกับประชากรผู้สูงอายุ

ET: เรามีกลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่มากและอายุเฉลี่ยของพวกเขาคือ 89 พวกเขาไม่เคยป่วยและเราต้องการที่จะรู้ว่าทำไม เราเชื่อว่าการเรียนรู้อย่างลึกล้ำจากจีโนมเหล่านี้เมื่อเทียบกับการควบคุมจะช่วยเราได้เพราะมันเป็นข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จะสานต่อเพื่อทำความเข้าใจกับความหลากหลายของจีโนมในผู้คนที่แตกต่างกันและมีความเกี่ยวข้องกับสุขภาพ เราใช้เวลาเกือบหนึ่งทศวรรษในการรวบรวมคนเหล่านี้ทั้งหมด

PCM: AI จะทำให้เราแข็งแรงขึ้นอีกหรือไม่

ET: เราจะต้องดู สิ่งหนึ่งคือสัญญาและอีกสิ่งหนึ่งคือเติมเต็มสัญญา เวลาจะบอกเอง. แต่ฉันไม่รู้ว่าเราเห็นอะไรที่มีคำสัญญามากมายในวันนี้ แต่จะต้องใช้เวลาสักครู่ก่อนที่จะได้รับการตรวจสอบทั้งหมด