Хүн төрөлхтний бүтээсэн хиймэл оюун ухаант (Artificial Intelligence - AI) системүүд эрүүл мэндийн салбарт, ялангуяа биотехнологи, эм үйлдвэрлэлд гайхалтай өөрчлөлтүүдийг бий болгож байна.
AI технологийн ачаар оношилгоо, эмчилгээний хурд нэмэгдэж эмч эмнэлгийн ажилтны ажлыг хөнгөвчлөн эмнэлэгт халдвар тархах эрсдэл буурч байгаа юм.
AI бүхий роботууд халуун хэмжиж, эмнэлгийн орчинг ариутган, өвчтөний сэтгэлзүйг дэмжиж байгааг бид өмнө мэдээлсэн. Тэгвэл энэ удаа илүү нарийн түвшинд хэрхэн ашиглаж байгааг дурдлаа.
Өвчнийг оношлох
Эмч нарийн хувьд аливаа өвчнийг зөв оношилж сурахад багагүй хугацааг зарцуулдаг. Зарим төрлийн өвчнийг оношлох нь цаг хугацаа шаардсан хүнд ажил. Тиймдээ ч өвчнийг зөв, хурдтай оношилж чадах мэргэжилтнүүдийн тоо цөөн юм. Энэ нь эмч, мэргэжилтнүүдэд ачаалал болж улмаар амь насыг нь аварч чадах байсан өвчтөний эмчлэгдэх хугацаа хойшлогдох эрсдэл үүсдэг.
Тэгвэл хиймэл оюун ухааныг өвчин оношлоход сургаснаар оношилгоог хурдан, хүртээмжтэй, хямд болгож өгсөн байна. Гэхдээ илүү гүнзгий, зөв оношилж сургахад тухайн өвчинтэй холбоотой олон төрлийн жишээ шаардлагатай болдог.
Одоогоор AI их хэмжээний оношилгооны текстийг мөр бүрээр нь уншиж ойлгон, нэгтгэн боловсруулж чадахгүй тул тэдгээрийг тоон хэлбэрт шилжүүлэх шаардлага үүссэн байна. Иймд АНУ, Баруун европын зарим эмнэлгүүд оношилгооны мэдээллүүдээ тоон хэлбэрт шилжүүлж эхлээд байгаа юм.
AI одоогоор
- Томографын шинжилгээнд үндэслэн уушгины хорт хавдрыг илрүүлж
- Электродиограм болон MRI зургаар зүрхний өвчин, цус харвалтын эрсдэлийг үнэлж
- Арьсны зургийг шинжлэн арьсны өвчнийг тогтоон, ангилж
- Нүдний зургаар чихрийн шижингийн үе шатыг тодорхойлж байна.
AI эмч нарыг орлох магадлалтай гэж үздэг ч энэ нь ойрын ирээдүйд боломжгүй. Учир нь AI хэдий зөв оношилж дүгнэлт гаргасан ч дүгнэлтийг эмч тайлбарлах шаардлага зайлшгүй тулгарч байгаа юм.
Эм боловсруулах
Эм боловсруулах нь өндөр өртөгтэй ажил бөгөөд AI-н тусламжтайгаар илүү хялбар болгож, цаг хугацаа болоод эдийн засаг хэмнэх боломжтой.
Эм боловсруулахад
- Зөв молекулыг олж тогтоох
- Тохирох эмийн төрлийн олох
- Эмнэлзүйн туршилтыг хурдасгах
- Өвчин оношлох биомаркеруудыг (өвчин байгаа эсэхийн баталгаа) хайх гэсэн үндсэн дөрвөн шат байдаг ба эхний шатуудад AI ашиглаад эхэлжээ.
Жишээ нь тухайн өвчний биологийн гарал үүслийг тогтоож эмийн зорилтот уураг, молекулыг олоход Ai маш үр дүнтэй байгаа ба тохирох эмийн төрлийг хэдэн мянган төрлөөс зөв олоход тусалж байгаа юм.
Өвчтөнийг эмчлэх
Янз бүрийн өвчтөнүүд ижил эмчилгээнд өөр хариу урвал үзүүлдэг. Иймээс өвчтөн бүрийг эмчлэх арга адилгүй. Харин Ai нь өвчтөний ямар хариу урвал үзүүлж болохыг тодорхойлж эмчилгээний төрлийг үнэлдэг байна.
Ai ижил төстэй өвчтөнүүдийн эмчилгээний үр дүнг харьцуулах замаар үүнд суралцдаг бөгөөд эмчилгээний төлөвлөгөө боловсруулахад тусалж байна.
Генийн алдааг засах
Генийн эмгэг бол хүн төрөлхтний өдийг хүртэл эмчилж чадаагүй цөөн өвчний нэг. Хүнд төрөхөөс заяагдсан РНХ, ДНХ-н дараалалд ямар нэг алдаа гарсны улмаас тухайн хүний оюун ухаан, бие физиологид өөрчлөлт гардаг бөгөөд үүнийг эмчлэх маш хэцүү.
Гэвч энэ жил Нобелийн химийн шагнал хүртсэн хоёр эрдэмтэн генийн хайч гэх технологийг нээсэн юм. Эммануэль Шарпентье, Женнифер Доудна нарын бүтээсэн CRISPR-Cas-9 систем нь хүний генийн дарааллаас алдаатай хэсгийг олж илрүүлэн, өөр бүрэлдэхүүн хэсгээр солих замаар эмчилдэг байна.
Хүний бүтээсэн Ai-н тусламжтай бий болсон эдгээр өөрчлөлтүүд нь хөгжлийн дөнгөж эхлэл бөгөөд цаашид эмчилгээний тайлан үр дүнг дижитал болгон, AI илүү ихийг чаддаг болж хүний ажлыг хөнгөвчлөнө гэдэгт итгэлтэй байна.
Эх сурвалж: Datarevenue, Harvard
Хүн төрөлхтний бүтээсэн хиймэл оюун ухаант (Artificial Intelligence - AI) системүүд эрүүл мэндийн салбарт, ялангуяа биотехнологи, эм үйлдвэрлэлд гайхалтай өөрчлөлтүүдийг бий болгож байна.
AI технологийн ачаар оношилгоо, эмчилгээний хурд нэмэгдэж эмч эмнэлгийн ажилтны ажлыг хөнгөвчлөн эмнэлэгт халдвар тархах эрсдэл буурч байгаа юм.
AI бүхий роботууд халуун хэмжиж, эмнэлгийн орчинг ариутган, өвчтөний сэтгэлзүйг дэмжиж байгааг бид өмнө мэдээлсэн. Тэгвэл энэ удаа илүү нарийн түвшинд хэрхэн ашиглаж байгааг дурдлаа.
Өвчнийг оношлох
Эмч нарийн хувьд аливаа өвчнийг зөв оношилж сурахад багагүй хугацааг зарцуулдаг. Зарим төрлийн өвчнийг оношлох нь цаг хугацаа шаардсан хүнд ажил. Тиймдээ ч өвчнийг зөв, хурдтай оношилж чадах мэргэжилтнүүдийн тоо цөөн юм. Энэ нь эмч, мэргэжилтнүүдэд ачаалал болж улмаар амь насыг нь аварч чадах байсан өвчтөний эмчлэгдэх хугацаа хойшлогдох эрсдэл үүсдэг.
Тэгвэл хиймэл оюун ухааныг өвчин оношлоход сургаснаар оношилгоог хурдан, хүртээмжтэй, хямд болгож өгсөн байна. Гэхдээ илүү гүнзгий, зөв оношилж сургахад тухайн өвчинтэй холбоотой олон төрлийн жишээ шаардлагатай болдог.
Одоогоор AI их хэмжээний оношилгооны текстийг мөр бүрээр нь уншиж ойлгон, нэгтгэн боловсруулж чадахгүй тул тэдгээрийг тоон хэлбэрт шилжүүлэх шаардлага үүссэн байна. Иймд АНУ, Баруун европын зарим эмнэлгүүд оношилгооны мэдээллүүдээ тоон хэлбэрт шилжүүлж эхлээд байгаа юм.
AI одоогоор
- Томографын шинжилгээнд үндэслэн уушгины хорт хавдрыг илрүүлж
- Электродиограм болон MRI зургаар зүрхний өвчин, цус харвалтын эрсдэлийг үнэлж
- Арьсны зургийг шинжлэн арьсны өвчнийг тогтоон, ангилж
- Нүдний зургаар чихрийн шижингийн үе шатыг тодорхойлж байна.
AI эмч нарыг орлох магадлалтай гэж үздэг ч энэ нь ойрын ирээдүйд боломжгүй. Учир нь AI хэдий зөв оношилж дүгнэлт гаргасан ч дүгнэлтийг эмч тайлбарлах шаардлага зайлшгүй тулгарч байгаа юм.
Эм боловсруулах
Эм боловсруулах нь өндөр өртөгтэй ажил бөгөөд AI-н тусламжтайгаар илүү хялбар болгож, цаг хугацаа болоод эдийн засаг хэмнэх боломжтой.
Эм боловсруулахад
- Зөв молекулыг олж тогтоох
- Тохирох эмийн төрлийн олох
- Эмнэлзүйн туршилтыг хурдасгах
- Өвчин оношлох биомаркеруудыг (өвчин байгаа эсэхийн баталгаа) хайх гэсэн үндсэн дөрвөн шат байдаг ба эхний шатуудад AI ашиглаад эхэлжээ.
Жишээ нь тухайн өвчний биологийн гарал үүслийг тогтоож эмийн зорилтот уураг, молекулыг олоход Ai маш үр дүнтэй байгаа ба тохирох эмийн төрлийг хэдэн мянган төрлөөс зөв олоход тусалж байгаа юм.
Өвчтөнийг эмчлэх
Янз бүрийн өвчтөнүүд ижил эмчилгээнд өөр хариу урвал үзүүлдэг. Иймээс өвчтөн бүрийг эмчлэх арга адилгүй. Харин Ai нь өвчтөний ямар хариу урвал үзүүлж болохыг тодорхойлж эмчилгээний төрлийг үнэлдэг байна.
Ai ижил төстэй өвчтөнүүдийн эмчилгээний үр дүнг харьцуулах замаар үүнд суралцдаг бөгөөд эмчилгээний төлөвлөгөө боловсруулахад тусалж байна.
Генийн алдааг засах
Генийн эмгэг бол хүн төрөлхтний өдийг хүртэл эмчилж чадаагүй цөөн өвчний нэг. Хүнд төрөхөөс заяагдсан РНХ, ДНХ-н дараалалд ямар нэг алдаа гарсны улмаас тухайн хүний оюун ухаан, бие физиологид өөрчлөлт гардаг бөгөөд үүнийг эмчлэх маш хэцүү.
Гэвч энэ жил Нобелийн химийн шагнал хүртсэн хоёр эрдэмтэн генийн хайч гэх технологийг нээсэн юм. Эммануэль Шарпентье, Женнифер Доудна нарын бүтээсэн CRISPR-Cas-9 систем нь хүний генийн дарааллаас алдаатай хэсгийг олж илрүүлэн, өөр бүрэлдэхүүн хэсгээр солих замаар эмчилдэг байна.
Хүний бүтээсэн Ai-н тусламжтай бий болсон эдгээр өөрчлөлтүүд нь хөгжлийн дөнгөж эхлэл бөгөөд цаашид эмчилгээний тайлан үр дүнг дижитал болгон, AI илүү ихийг чаддаг болж хүний ажлыг хөнгөвчлөнө гэдэгт итгэлтэй байна.
Эх сурвалж: Datarevenue, Harvard