Kemajuan Teknologi AI dan CRISPR Untuk Mempercepat ...
CRISPR telah muncul sebagai teknologi pengeditan genom yang sederhana dan cepat yang memiliki potensi besar dalam mengobati kelainan genetik.
berbicara tentang bagaimana kemampuan AI
Baru-baru ini kita <anchor>berbicara tentang bagaimana kemampuan AI</anchor> mengenali tren dalam serangkaian variabel telah memajukan layanan kesehatan secara eksponensial. Dengan memanfaatkan algoritma AI, para peneliti berhasil memprediksi infeksi sepsis pada pasien berisiko tinggi sebelum timbulnya gejala dan menyelamatkan nyawa. Dalam kasus lain, model prediksi yang didukung AI menganalisis data genom untuk memprediksi penyakit dengan akurasi tinggi.
Model Prediksi Bertenaga AI Ditetapkan untuk Memajukan Layanan Kesehatan dengan Lompatan dan Batas - Securities.io
Terhubung dengan kami

## Sekuritas.io

#### Model Prediksi yang Didukung AI Ditetapkan untuk Memajukan Layanan Kesehatan dengan Lompatan dan Batas

### Kecerdasan Buatan

# Model Prediksi yang Didukung AI Ditetapkan untuk Memajukan Layanan Kesehatan dengan Lompatan dan Batas

mm

UpdatedonJanuari 31, 2024

By

Securities.io bukan penasihat investasi, dan ini bukan merupakan nasihat investasi, nasihat keuangan, atau nasihat perdagangan. Securities.io tidak merekomendasikan sekuritas apa pun untuk dibeli, dijual, atau dipegang oleh Anda. Lakukan uji tuntas Anda sendiri dan konsultasikan dengan penasihat keuangan sebelum membuat keputusan investasi apa pun.

#### Daftar Isi

Model AI

Tujuan AI adalah memungkinkan mesin meniru pemikiran dan perilaku manusia, yang mencakup pembelajaran, penalaran, dan prediksi. Inti dari upaya ini adalah pemodelan berbasis AI, yang berfungsi sebagai landasan untuk menciptakan sistem otomatis dan cerdas.

Untuk membangun model tersebut, berbagai teknik digunakan, yang sangat penting untuk menciptakan sistem cerdas yang dapat diterapkan di berbagai sektor dunia nyata, termasuk keuangan, layanan kesehatan, pertanian, keamanan siber, dan banyak lagi.

Pengembangan model-model ini sering kali menggunakan berbagai jenis analisis—deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif—berdasarkan sifat masalah dan kebutuhan solusinya.

Saat ini, fokus kami adalah pada analisis prediktif, yang mengeksplorasi data untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Dengan memanfaatkan data dalam jumlah besar, model ini menafsirkan pola yang dapat dikenali, sehingga memfasilitasi prediksi yang akurat dan membantu mengambil keputusan yang tepat.

## Kemampuan AI yang Tak Tertandingi dalam Mengenali Tren

AI memiliki kemampuan yang tak tertandingi dalam mengenali tren dalam serangkaian variabel. Hal ini karena, tidak seperti manusia, teknologi dapat memproses data dalam jumlah besar dengan cepat, kemudian mengidentifikasi pola dan tren, serta mengidentifikasi makna dari semua data tersebut.

Melalui algoritme pembelajaran mesin model AI melakukan tugasnya, yaitu memprediksi keluaran berdasarkan data yang disediakan.

Saat menganalisis suatu tren, biasanya jaringan saraf yang terinspirasi dari fungsi otak manusia digunakan karena kemampuannya untuk belajar dan beradaptasi. Algoritme pembelajaran mesin lainnya yang menjadi kunci analisis tren adalah Support Vector Machines (SVM), yang mengkategorikan data ke dalam kelas-kelas berbeda, dan Random forest, yang menggabungkan beberapa pohon keputusan untuk model prediktif yang kuat. Jaringan Bayesian adalah jaringan lain yang menggunakan model grafis probabilistik untuk merepresentasikan ketergantungan statistik di antara sekumpulan variabel.

Dalam layanan kesehatan, memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin ini untuk membangun model prediksi yang didukung AI memungkinkan rencana perawatan dan pengobatan individual yang lebih baik dan lebih disesuaikan.

Untuk melakukan hal ini, AI menyaring beragam data layanan kesehatan untuk menyajikan tren perkembangan penyakit yang muncul. Hal ini memungkinkan para profesional medis untuk terlebih dahulu mengatasi masalah kesehatan dan menyesuaikan strategi pengobatan, sehingga membentuk kembali perawatan pasien.

## Potensi Kemampuan AI untuk Mendeteksi Pola dalam Pelayanan Kesehatan

Sekarang, mari kita lihat penggunaan nyata dari kemampuan teknologi untuk mengenali tren dalam serangkaian variabel.

### Alat Pengawasan AI untuk Mendeteksi Sepsis Sebelum Gejala Timbul

Dalam terakhir belajar, para peneliti menemukan bahwa mereka berhasil memprediksi infeksi sepsis pada pasien berisiko tinggi dan menyelamatkan nyawa dengan memanfaatkan algoritma AI baru.

Sepsis merupakan penyebab utama mortalitas dan morbiditas di seluruh dunia. Dalam kondisi ini, sistem kekebalan tubuh merespons infeksi secara ekstrem sehingga menyebabkan kerusakan pada jaringan dan organ tubuh sendiri.

Di AS, setiap tahun, pada setidaknya 1.7 juta orang dewasa menderita sepsis, dan sekitar 350,000 orang meninggal akibat infeksi darah yang mengancam jiwa ini. Sementara itu, diperkirakan 48.9 juta orang terkena dampaknya setiap tahun di seluruh dunia, dan sekitar 11 juta diantaranya meninggal.

Namun, para peneliti dari Fakultas Kedokteran Universitas California San Diego siap mengubah angka-angka ini dengan memanfaatkan AI.

Menurut penelitian yang diterbitkan dalam Digital Medicine edisi online, para peneliti mengembangkan algoritma AI yang disebut COMPOSER. Teknologi ini memanfaatkan data secara real-time untuk mengetahui terlebih dahulu apakah pasien mengidap penyakit tersebut sebelum gejala klinisnya muncul dengan bekerja “secara diam-diam dan aman di belakang layar.”

Model ini terus mensurvei setiap pasien untuk mencari tanda-tanda sepsis, kata rekan penulis studi Gabriel Wardi, MD, kepala Divisi Perawatan Kritis di Departemen Pengobatan Darurat UC San Diego (UCSD).

Pengenalan dini terhadap sepsis sangat penting karena intervensi memiliki manfaat yang lebih besar bila diterapkan pada awal perjalanan penyakit.

Model ini digunakan di unit gawat darurat UC San Diego Health, satu-satunya sistem medis akademis di wilayah tersebut, untuk mengidentifikasi pasien yang berisiko terkena infeksi sepsis dan telah mengurangi angka kematian sebesar 17%.

Cara kerjanya adalah setelah pasien memeriksakan diri di unit gawat darurat, COMPOSER mulai memantau lebih dari 150 variabel pasien berbeda yang dapat dikaitkan dengan sepsis. Variabel-variabel ini termasuk demografi, riwayat kesehatan, tanda-tanda vital, dan hasil laboratorium.

Jika seorang pasien ditemukan memiliki banyak variabel, yang mengakibatkan risiko tinggi infeksi sepsis, algoritme akan memberi tahu staf perawat melalui catatan kesehatan elektronik rumah sakit. Staf kemudian berkonsultasi dengan dokter untuk konfirmasi dan menentukan rencana perawatan yang tepat untuk pasien.

– Shamim Nemati, Ph.D., rekan penulis studi & direktur analisis prediktif dan profesor informatika biomedis di UC San Diego School of Medicine

Ia juga menambahkan:

Penelitian yang didanai oleh National Institutes of Health, National Library of Medicine, dan Joan and Irwin Jacobs Center for Health Innovation di UC San Diego Health ini meneliti lebih dari 6,200 pasien sebelum dan sesudah algoritma AI diterapkan di negara tersebut. bagian gawat darurat Rumah Sakit.

Ini adalah studi pertama yang menggunakan model pembelajaran mendalam AI dan melaporkan peningkatan hasil pasien. Model ini menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mengidentifikasi faktor risiko yang kompleks dan beragam pada pasien secara akurat dan aman. Wardi berkata:

KOMPOSER pertama kali diaktifkan lebih dari setahun yang lalu, pada bulan Desember 2022. Saat ini digunakan di banyak unit rawat inap rumah sakit di seluruh UC San Diego Health, dan di masa depan, Kampus Timur UC San Diego Health juga akan mulai menggunakannya.

Baru-baru ini, Pusat Layanan Kesehatan mengumumkan pengukuhannya sebagai kepala petugas AI kesehatan. Mereka juga telah meluncurkan uji coba di mana sistem catatan kesehatan elektronik berbasis cloud, Epic dan ChatGPT, secara otomatis merancang tanggapan pesan yang lebih penuh kasih sehingga dokter dan perawat dapat fokus pada perawatan pasien.

“Integrasi teknologi AI dalam rekam medis elektronik membantu mewujudkan janji kesehatan digital.”

– Christopher Longhurst, rekan penulis studi & direktur eksekutif Jacobs Center for Health Innovation dan kepala petugas medis dan kepala petugas digital di UC San Diego Health

### Perangkat Lunak untuk Menganalisis Data Genomik untuk Memprediksi Penyakit Dengan Akurat

Contoh lain dari model prediksi bertenaga AI yang membantu sektor layanan kesehatan dapat dilihat pada a belajar diterbitkan minggu lalu. Dibuat di Rutgers Health, perangkat lunak pertama yang disebut IntelliGenes menggabungkan AI dan pembelajaran mesin untuk membantu memprediksi penyakit pada individu. Model ini memeriksa data genom untuk menemukan biomarker terkait kesehatan guna menghasilkan prediksi pasien yang dipersonalisasi serta representasi visualnya.

Data multi-genomik memberikan informasi tentang susunan genetik yang melekat pada pasien dan berpotensi mengungkap biomarker baru berdasarkan risiko penyakit. Studi tersebut mencatat:

“Kami percaya bahwa penggunaan beberapa algoritma AI secara sinergis akan memberikan hasil yang lebih akurat, menarik kesimpulan yang berwawasan luas, dan prediksi yang tepat mengenai permasalahan di dunia nyata dibandingkan dengan satu algoritma AI saja.”

Lebih lanjut ditemukan bahwa Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF) adalah algoritma pembelajaran mesin paling sukses yang digunakan untuk membuat prediksi dengan presisi tinggi dan menyelesaikan masalah regresi dan klasifikasi.

Saat ini, belum ada alat AI yang tersedia untuk menyelidiki dan menafsirkan genom manusia secara lengkap, terutama bagi individu yang bukan ahli di bidangnya. Oleh karena itu, para peneliti mengembangkan IntelliGenes, yang dapat digunakan oleh siapa saja, termasuk mereka yang tidak memiliki banyak pengetahuan tentang teknik bioinformatika atau memiliki akses ke komputer berperforma tinggi.

Dengan menggunakan kombinasi algoritma pembelajaran mesin, peneliti Rutgers Health bertujuan untuk mengungkap informasi yang biasanya tidak terdeteksi oleh statistik klasik dan teknik bioinformatika tradisional.

Para peneliti kemudian menerapkan IntelliGenes pada penelitian lain belajar untuk menemukan biomarker baru dan memprediksi penyakit kardiovaskular (CVD) dengan akurasi tinggi.

Penggunaan metodologi AI dan ML yang tepat, berdasarkan penelitian, dapat memberi kita wawasan dan pemahaman baru tentang penyakit kardiovaskular. Hal ini, pada gilirannya, akan memungkinkan perawatan yang lebih personal dan lebih baik.

Penelitian ini dimulai dengan pra-pemrosesan data ekspresi gen yang intensif dan kemudian menggunakan tiga uji statistik untuk mengevaluasi perbedaan ekspresi transkriptomik (studi tentang set lengkap RNA) dan perbedaan antara karakteristik klinis pasien CVD dan pasien sehat. individu.

Dalam penelitiannya, tim menemukan 18 biomarker transkriptomik yang sangat signifikan pada populasi CVD. Mereka kemudian digunakan untuk memprediksi penyakit dengan akurasi hingga 96%. Hasil ini juga divalidasi silang dengan catatan klinis yang dikumpulkan dari pasien dalam kelompok tersebut.

– Zeeshan Ahmed, penulis utama studi ini. Ahmed adalah anggota fakultas di Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research (IFH) dan asisten profesor kedokteran di Robert Wood Johnson Medical School

Menurutnya, model ini tidak hanya mendukung deteksi dini penyakit umum dan langka yang dipersonalisasi pada individu, tetapi juga membuka pintu bagi penelitian yang lebih luas yang pada akhirnya akan mengarah pada intervensi dan pengobatan baru.

## AI Belum Menjadi Solusi Sempurna!

Seperti yang kita lihat, model yang didukung AI memiliki keunggulan signifikan di bidang perawatan kesehatan. Ia memiliki kemampuan untuk mendeteksi penyakit jauh sebelumnya dengan akurasi tinggi dan melindungi banyak nyawa. Namun, ini bukanlah solusi akhir, setidaknya untuk saat ini. Hal ini dapat dilihat pada a belajar diterbitkan awal bulan ini yang menunjukkan bahwa ketika AI diterapkan di dunia nyata, terjadi kesalahan.

Diterbitkan awal bulan ini di jurnal Modern Pathology, penelitian ini adalah penelitian pertama yang meneliti bagaimana kontaminasi pada jaringan mempengaruhi model pembelajaran AI.

Dalam studi ini, para peneliti melatih tiga model AI untuk menganalisis slide mikroskop jaringan plasenta, dengan tugas termasuk mengidentifikasi kerusakan pembuluh darah, memperkirakan usia kehamilan, dan mengklasifikasikan lesi makroskopis. Selain itu, model keempat dilatih untuk mendeteksi kanker prostat pada sampel jaringan dari biopsi jarum.

Untuk menguji ketahanannya, para peneliti kemudian memaparkan masing-masing model pada sebagian kecil jaringan kontaminan—seperti darah dan jaringan kandung kemih—yang diambil sampelnya secara acak dari slide lain. Langkah ini bertujuan untuk meniru kondisi dunia nyata di mana kontaminan sering terdapat.

Setelah mengevaluasi kinerja model AI, ditemukan bahwa keempat model mengalihkan fokus mereka ke kontaminan jaringan daripada berkonsentrasi pada tugas utamanya. Gangguan ini mengakibatkan ketidakakuratan dalam menentukan usia kehamilan, mendiagnosis kanker prostat, mengidentifikasi lesi, dan menilai kerusakan pembuluh darah. Hal ini karena AI menghadapi berbagai materi di dunia nyata yang tidak mereka gunakan untuk melatihnya, dibandingkan dengan lingkungan simulasi yang bersih tempat mereka dilatih.

– Rekan penulis Dr. Jeffery Goldstein

Tidak hanya bagi AI tetapi bahkan bagi ahli patologi yang terlatih secara ekstensif untuk mendeteksi penyakit tersebut, kontaminasi jaringan adalah masalah yang cukup umum. Namun, penelitian tersebut menunjukkan bahwa para dokter dan peneliti non-patologi seringkali terkejut mengetahui hal ini. Dicatat bahwa pada hari tertentu, dari 80 hingga 100 slide harian yang dipindai oleh ahli patologi, 2-3 diperkirakan mengandung kontaminan, dan mereka telah dilatih untuk mengabaikannya.

Berdasarkan penelitian, model AI bekerja dengan cara yang sama, seperti cara manusia memeriksa jaringan pada slide. Saat memeriksa jaringan pada slide, manusia hanya dapat melihat bidang terbatas di dalam mikroskop dan kemudian berpindah ke bidang baru dan menggabungkan semua informasi yang dikumpulkan untuk membuat diagnosis.

Namun, AI mudah disesatkan oleh kontaminan karena AI harus memutuskan apa yang harus diperhatikan dan apa yang tidak. “Itu adalah zero-sum,” kata Goldstein, yang merupakan direktur patologi perinatal dan asisten profesor patologi perinatal dan otopsi di Fakultas Kedokteran Feinberg yang melakukan penelitian intensif, Universitas Northwestern, sambil menjelaskan:

Menurut penulis penelitian, praktisi harus berupaya mengukur dan memperbaiki masalah ketidakmampuan model AI dalam menyandikan ketidakmurnian biologis.

Namun, hasil ini membuat Goldstein “yakin bahwa evaluasi AI terhadap plasenta dapat dilakukan,” dan menyebut penghancuran AI sebagai “benjolan cepat.” Artinya, “Kami sedang berupaya mengintegrasikan penggunaan pembelajaran mesin ke dalam patologi dengan lebih baik,” tambahnya.

## Perusahaan yang Dapat Memanfaatkan Model Prediksi yang Didukung AI

Dengan model AI yang menunjukkan harapan besar, sekarang mari kita lihat perusahaan mana yang paling mendapat manfaat dari model tersebut:

### 1. Google DeepMind

Ini adalah anak perusahaan dari raksasa teknologi Google yang bertujuan untuk memecahkan masalah intelijen guna “memajukan ilmu pengetahuan dan memberi manfaat bagi umat manusia.”

Baru-baru ini, peneliti Google DeepMind mengungkapkan bahwa mereka telah menghadirkan asisten AI untuk dokter yang disebut Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) yang dapat membantu mendiagnosis pasien. Makalah lain dari organisasi tersebut mengusulkan WARM untuk mengatasi peretasan hadiah di LLM.

grafik dinamis finviz untuk

Dengan sahamnya diperdagangkan pada $152.59, naik 8.94% year-to-date, pada saat artikel ini ditulis, Google (GOOGL) memiliki kapitalisasi pasar sebesar $1.9 triliun. Perusahaan membukukan pendapatan (TTM) sebesar $297 miliar dengan EPS (TTM) sebesar 5.21 dan P/E (TTM) sebesar 29.19.

### 2. Tenaga Kesehatan Siemens

Perusahaan layanan kesehatan terkemuka ini mengandalkan AI untuk mentransformasi industri layanan kesehatan. Siemens Healthineers telah mengembangkan 84 produk yang didukung AI pada November 2023 dan memegang lebih dari 800 paten terkait teknologi tersebut.

Berpisah dari perusahaan induknya Siemens, penyedia solusi layanan kesehatan ini memiliki kapitalisasi pasar sebesar $63 miliar dengan sahamnya diperdagangkan pada $51.68. Siemens Healthineers memiliki EPS (TTM) sebesar 1.35 dan P/E (TTM) sebesar 38.28.

## Pemikiran Akhir

Seperti yang kita lihat, AI mempunyai potensi besar dalam analisis tren, dan seiring kemajuan teknologi, kita akan melihat wawasan serta inovasi yang lebih akurat dan dapat ditindaklanjuti di berbagai sektor. Dalam layanan kesehatan, model prediksi berbasis AI menyatukan data, wawasan, dan intervensi untuk mempersonalisasi layanan kesehatan dan mengoptimalkan hasil.

mm

Gaurav mulai memperdagangkan mata uang kripto pada tahun 2017 dan telah jatuh cinta dengan dunia kripto sejak saat itu. Ketertarikannya pada segala hal tentang kripto mengubahnya menjadi seorang penulis yang berspesialisasi dalam mata uang kripto dan blockchain. Segera dia menemukan dirinya bekerja dengan perusahaan kripto dan outlet media. Dia juga penggemar berat Batman.



#### Kamu mungkin suka

Pengungkapan Pengiklan: Securities.io berkomitmen terhadap standar editorial yang ketat untuk memberikan ulasan dan penilaian yang akurat kepada pembaca kami. Kami mungkin menerima kompensasi ketika Anda mengklik tautan ke produk yang kami ulas.

ESMA: CFD adalah instrumen yang kompleks dan memiliki risiko tinggi kehilangan uang dengan cepat karena leverage. Antara 74-89% akun investor ritel kehilangan uang saat memperdagangkan CFD. Anda harus mempertimbangkan apakah Anda memahami cara kerja CFD dan apakah Anda mampu mengambil risiko tinggi kehilangan uang Anda.

Penafian nasihat investasi: Informasi yang terdapat di situs ini disediakan untuk tujuan pendidikan, dan bukan merupakan nasihat investasi.

Penafian Risiko Perdagangan: Ada tingkat risiko yang sangat tinggi dalam perdagangan sekuritas. Perdagangan semua jenis produk keuangan termasuk valas, CFD, saham, dan mata uang kripto.

Risiko ini lebih tinggi pada mata uang kripto karena pasarnya terdesentralisasi dan tidak diatur. Anda harus sadar bahwa Anda mungkin kehilangan sebagian besar portofolio Anda.

Securities.io bukan broker, analis, atau penasihat investasi terdaftar.

Hak Cipta © 2024 Securities.io