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軍用に作られたAIが双極治療を助ける

新しい研究により、軍用に設計された機械学習アプリケーションを使用して、双極性障害の治療結果を予測することもできます。

シンシナティ大学（UC）の研究者は、空対空戦闘用に最初に開発されたアプリケーションを使用して医学研究を行いました。機械ベースのファジーロジックの使用が成功すれば、AIや機械学習を使用して疾患を治療する可能性が広がります。

この研究では、カリフォルニア大学医学部の准教授であるデビッドフレック博士と彼の共著者が、「遺伝的ファジーツリー」と呼ばれる人工知能を使用して、双極性患者がリチウムにどのように反応するかを予測しました。

テレビ番組「ホームランド」とオスカー賞を受賞した「シルバーライニングプレイブック」に描かれている双極性障害は、米国で600万人もの成人、または特定の年の成人人口の4パーセントに影響を与えます。

「精神医学では、双極性障害の治療は科学と同じくらい芸術です」とフレックは言いました。

「患者は、躁病の期間とうつ病の期間の間で変動しています。これらの期間中は、治療法が変わります。病気の段階で適切に治療することは本当に難しいです。」

研究では、研究者らは現在双極性障害の治療に使用されている8つの一般的なモデルのうち最良のものを見つけ、75％の精度でリチウム治療に誰が反応するかを予測しました。

比較すると、UCの研究者がAIを使用して開発したモデルは、患者がリチウムに100％応答する方法を予測しました。さらに印象的なことに、UCモデルは、リチウム処理後の躁症状の実際の減少を92％の精度で予測しました。

昨年、ライトパターソン空軍基地でシミュレーションを行った後、シミュレーションで空軍パイロットを打ち負かしたのと同じ種類の人工知能が、医師が病気を治療するのに役立つ有益な決定を行うことに等しく熟達していることがわかりました。

調査結果はジャーナルに表示されます双極性障害.

「これが示すことは、航空宇宙のために資金提供された努力が医学分野の革新的なものであることです。そして、それは素晴らしいことです」と、カリフォルニア大学工学部および応用科学部の教授であるケリーコーエン博士は述べています。

コーエンの博士課程を修了したニコラスアーネストは、人工知能開発およびコンサルティング会社であるPsibernetix、Inc.の創設者です。

Psibernetixは空対空戦闘、サイバーセキュリティ、予測分析などのアプリケーションに取り組んでいます。アーネストのファジーロジックアルゴリズムは、文字通り瞬きの中で最良の選択に到達するために、膨大な可能性を分類することができます。

「通常、私たちのAIが解決する問題には、可能性のあるソリューションの効果的な無限のグーゴプレックスが数多くあります」と、研究の共著者であるアーネストは述べています。

彼のチームはAlphaと呼ばれる遺伝的ファジーロジックを開発しました。これは、コンピューターの航空機が故意に最高速度が遅く、軽快な飛行特性でハンディキャップされている場合でも、シミュレーションで人間のパイロットを撃墜することができます。

システムの自律的なリアルタイムの意思決定は、あらゆる関与において、引退した米空軍大佐のジェネリーを撃墜しました。

リー氏は昨年、「私の意図を認識しており、飛行中の変化やミサイルの配備に即座に反応したようだ」と語った。「私が撮ったショットを倒す方法を知っていました。必要に応じて、防御行動と攻撃行動を瞬時に切り替えました。」

アメリカ航空宇宙研究所は、「人工知能の進歩と、大規模で意味のある、挑戦的な航空宇宙関連の問題への応用と進歩」により、コーエンとアーネストを表彰しました。

コーエンはキャリアの大部分を、ドローンでファジーロジックベースのAIを扱うのに費やしました。彼はエンジニアリングカレッジのサバティカルを使用して、カリフォルニア大学医学部に次のアイデアを提案しました。ファジィロジックの驚くべき予測力を特にネットワーシーな医学的問題に適用できるとしたらどうでしょう。

医学と航空電子工学には共通点がほとんどありません。しかし、それぞれが最良の選択に到達するためには、順序付けられたプロセス（広大な決定木）が必要です。

ファジーロジックは、特定の定義ではなく一般化に依存して不確実性または統計ノイズを補正するシステムです。この人工知能は、常に答えを絞り込み、ダーウィンの自然淘汰の遺伝的プロセスに類似した方法で、より少ない選択肢を放棄するため、「遺伝的ファジー」と呼ばれます。

コーエンはそれを椅子を認識する方法を子供に教えることと比較します。いくつかの例を見ただけで、どんな子供でも、形、サイズ、色に関係なく、人が座っているオブジェクトを椅子として識別できます。

「学習に大規模な統計データベースは必要ありません。私たちは物事を理解します。私たちはファジーロジックでそれをエミュレートするのと同じようなことをします」とコーエンは言いました。

コーエンは、フレックで受容的な聴衆を見つけました。彼は、UCの以前の画像研究センターと協力していた。結局のところ、ロケット科学者よりも医学の最も困難な問題の1つに取り組む方が良いのは誰ですか？航空宇宙エンジニアのコーエンは、その仕事に立ち向かった。

アーネスト氏は、このテクノロジーをそのアプリケーションと混同してはならない、と述べた。彼が開発したアルゴリズムは、「ターミネーター」映画フランチャイズの悪役のような知性ではなく、単なるツールであると彼は言った。

アーネストの会社は、他の遺伝的ファジーAIの作成に特化した遺伝的ファジーAIであるEVEを作成しました。 EVEは、双極性研究用のLITHium Intelligent AgentまたはLITHIAと呼ばれる患者データの予測モデルを思い付きました。

「この予測モデルはファジーロジックの力を利用して、より情報に基づいた決定を行うことができます」とアーネスト氏は述べています。また、他のタイプのAIとは異なり、ファジーロジックは、なぜそれを選択したのかを単純な言語で説明できる、と彼は言った。

研究者らは、カリフォルニア精神医学・行動神経科学部門の臨床研究担当副会長であるカレブアドラー博士と協力して、よく見られる再発性の、しばしば生涯にわたる病気である双極性障害を調べました。気分障害の有病率にもかかわらず、その原因はよくわかっていません、とアドラーは言った。

「本当に、それはブラックボックスです」とアドラーは言いました。「双極性障害の人を診断します。それは彼らの症状の説明です。しかし、だからといって全員が同じ根本的な原因を持っているわけではありません。」

適切な治療法を選択することも同様に難しい場合があります。

「過去15年間で、マニアのための治療法が急増しました。より多くのオプションがあります。しかし、誰が何に対応するかは分からない」とアドラー氏は言う。「誰が治療によりよく反応するかを予測できれば、時間と結果を節約できます。」

双極性障害は適切なケアを行うことで、生活が正常に戻る可能性のある患者にとって扱いやすい慢性疾患であると彼は述べた。

国立精神衛生研究所からの助成金によって部分的に資金提供されたUCの新しい研究は、躁病エピソードを治療するために8週間リチウムを処方された20人の患者を特定しました。 20人の患者のうち15人は治療によく反応した。

このアルゴリズムでは、2つのタイプの患者の脳スキャンの分析などを使用して、100％の精度でどの患者が反応し、どれが反応しなかったかを予測しました。また、アルゴリズムは8週間で症状の軽減を予測しました。予測には、経験豊富な医師からの主観的な意見ではなく、客観的な生物学的データのみが使用されたという事実により、さらに印象的な成果が得られました。

出典：シンシナティ大学