IT აკადემია STEP! ჩვენ 1999 წლიდან ვსწავლობთ. მაღალი ხარისხის კომპიუტერულ განათლებას მოზრდილებში და ბავშვებში.

თბილისი
ШАГ логотип

ხელოვნური ინტელექტის როლი იშვიათი გენეტიკური დაავადებების დიაგნოსტირებაში

25.08.2020

579 დათვალიერება

მსოფლიოში დაახლოებით 400 მილიონი ადამიანია იშვიათი დაავადების მატარებელი. ეს უფრო მეტია ვიდრე შეერთებული შტატების მოსახლეობა, მაგრამ საშინელი ციფრები ამით არ მთავრდება. გლობალური გენების ორგანიზაციის მონაცემებით, ათი იშვიათი დაავადებიდან რვა გამოწვეულია დაზიანებული გენების მიერ, რასაც თავისმხრივ განადგურებული ეკოლოგია და არასწორი კვება იწვევს, ეს არის იმის მიზეზი, რომ იშვიათი დაავადების მქონე ბავშვები სულ უფრო ხშირად იბადებიან და მათი 34% ვერ აღწევს 5 წლამდე

 

კოშმარი, რომელსაც ხელი შეუწყო იმ ფაქტმაც, რომ იშვიათი დაავადებების 95% -ს არ აქვს FDA- ს მიერ დამტკიცებული მკურნალობა.  მათ სამედიცინო დაწესებულებაში ხშირად უგულებელყოფენ რადგან არ იციან რასთან აქვთ საქმე

 

ხელოვნური ინტელექტი და მანქანათმცოდნეობა

ეს არის გადარჩენის გზა, რომელიც ბოლო წლებში აღმოცენდა, იშვიათი პათოლოგიების წინააღმდეგ ბრძოლაში. კომპანიები ქმნიან პლატფორმას, რომელიც ავითარებს ხელოვნურ ინტელექტს, როგორც იშვიათი დაავადებების ფესვებში გენეტიკური ვარიანტების გამოსავლენის საშუალებას, ხოლო ხელოვნური ინტელექტით მიღებულ შედეგებს სამედიცინო მკვლევარები და პრაქტიკოსები აანალიზებენ და უშვებენ ახალ გამოთვლაში, რაც მეტად იყენებს სამედიცინო სფერო ხელოვნურ ინტელექტზე და მანქანათმცოდნეობაზე დაფუძნებულ პლატფორმებს (ან ავითარებს საკუთარს) მით მეტად ნვითარდება სფერო და იზოგება სასიცოცხლოდ ძვირფასი დრო

 

ბაზარზე არსებული პლატფორმებიდან ერთ-ერთი ყველაზე საინტერესოა Emedgene-ი. ისრაელში დაფუძნებული კომპანიის პლატფორმა, რომლის საშუალებითაც შესაძლებელია არა მხოლოდ იშვიათი დაავადების მქონე პაციენტის დნმ მონაცემთა ფაილის სკანირება, არამედ ასევე ბუნებრივი ენების დამუშავების გამოყენება (NLP) თანამედროვე სამედიცინო ლიტერატურის წაკითხვისთვის. ამით Emedgene-ის პლატფორმაში შეგიძლიათ იპოვოთ დოკუმენტირებული კავშირები პაციენტის გენეტიკურ ვარიანტებსა და მათ მდგომარეობას შორის, რაც ხელს უწყობს დიაგნოზის დასმის დაჩქარებას. და როგორც თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი აინატ მეტცერი განმარტავს, წარსულში ეს იქნებოდა შრომატევადი და ხანგრძლივი, მრავალ წლიანი სამუშაო პროცესი.

 

  • ”ყველა ადამიანის დნმ შეიცავს მილიონობით გენეტიკურ ვარიანტს, რომლებიც უვნებელია. ლაბორატორიებში გენეტიკოსებმა უნდა დაადგინონ დაავადებების ერთი გამომწვევი ვარიანტი მილიონობით ვარიანტიდან”
  • ”როცა ლაბორატორიები არ იყენებენ ალგორითმულ მიდგომას, ეს ჩვეულებრივ გულისხმობს ასობით გენეტიკური ვარიანტის გაფილტრვას ხელით. გარდა ამისა, მათ უნდა მოძებნონ თანამედროვე ლიტერატურა, რომ დარწმუნდნენ, რომ მათ არ აქვთ დაკარგული ახლად აღმოჩენილი კავშირი ან სხვა მტკიცებულებები"
  • "Emedgene-ი ასრულებს ყველა ამ ნაბიჯს, ავტომატურად ახდენს გამომწვევი ვარიანტის იდენტიფიცირებას, აგრეთვე ლიტერატურისა და მონაცემთა ბაზებიდან მტკიცებულებების მხარდაჭერას. გენეტიკოსმა მხოლოდ უნდა გადახედოს წარმოებულ შედეგებს" - ამბობს იგი.

 

ამის გარდა, Emedgene-მა გასულ თვეში ახალი ალგორითმი წამოიწყო, Pathorolo, რომელიც ითვლის, რამდენად სავარაუდოა, რომ გენეტიკური შემთხვევა წარმატებით განიკურნება. მისი გამოყენება აგრეთვე შეიძლება გადაუჭრელი წარსული შემთხვევების ხელახლა შესაფასებლად, სწორედ წარსული განაპირობებს ახალი გენეტიკური შემთხვევების 60% -ზე მეტს.

 

ხელოვნური ინტელექტის იშვიათი გენეტიკური დაავადებების დიაგნოზის სხვა მაგალითები შეგიძლიათ ყველგან ნახოთ. ზოგი შედარებით მცირეა, მაგალითად, გერმანიაში დაფუძნებული Startup Nostos Genomics, რომელიც Emedgene-ის მსგავსად იყენებს მანქანათ მცოდნეობას პაციენტის გენეტიკური ვარიანტების დასამუშავებლად და სავარაუდო მიზეზების დასადგენად,  რომელიც ამ წელს გამოჩნდა ლონდონში, მეწარმეობის პირველ დემო დღეს. უფრო საინტერესოა, რომ ბოსტონში დაფუძნებულმა FDNA- მ იანვარში გამოაქვეყნა სტატია Nature Medicine- ში, სადაც დეტალურად იყო აღწერილი, თუ როგორ შექმნა სმარტფონის აპლიკაცია Face2Gene- ით, რომელმაც ტრენინგი გაიარა სურათების მასაზე, რათა აღმოეჩინათ იშვიათად გენეტიკური დარღვევების მქონე ადამიანები.

 

Fabric Genomics. სან – ფრანცისკოში დაფუძნებული ორგანიზაციაა, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს სხვადასხვა გენეტიკური ანალიზის ჩასატარებლად, ლიცენზია მის ალგორითმებზე აქვს 900-ზე მეტ კლინიკურ ლაბორატორიასა და აკადემიურ დაწესებულებას მთელს მსოფლიოში. კერძოდ, მისი გამოყენება შესაძლებელია გენეტიკური ვარიანტების სკრინინგისთვის, იშვიათი დაავადების გამომწვევი მიზეზეის 60% –ით მეტი სიზუსტით დასადგენად

 

2019 წელს, Fabric Genomics’-ის ალგორითმები გამოიყენეს მკვლევარებმა სან დიეგოს გენომიური მედიცინის Rady ბავშვთა ინსტიტუტში, სადაც მანქანათმცოდნეობის პროცესებმა და ბუნებრივი ენის კლინიკური დამუშავებამ (CNLP) შეძლეს იშვიათი გენეტიკური დაავადებების დიაგნოსტირება "რეკორდულ დროში". ამ შემთხვევაში, მთლიანი სისტემა იქნა გამოყენებული ჩვილებისა და ბავშვების დიაგნოსტირებისთვის ინტენსიური თერაპიის განყოფილებაში, გენომური თანმიმდევრობით, ასევე ინტერპრეტაციით 20 საათის განმავლობაში და 99 პროცენტიანი სიზუსტის მუშაობით 95 ბავშვშთან, რომელთაც ჰქონდათ 97 გენეტიკური დაავადება.

 

”ზოგი ამას ხელოვნურ ინტელექტს უწოდებს. ჩვენ მას გაფართოებულ ინტელექტს ”ვუწოდებთ, განაცხადა MD, DSc პრეზიდენტმა და Rady Children’s Institute for Genomic Medicine-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა სტივენ ქინგსმორმა. ”პაციენტის დახმარება ყოველთვის დაიწყება და დასრულდება ექიმთან ერთად. ტექნოლოგიის ძალის გამოყენებით, ჩვენ შეგვიძლია სწრაფად და ზუსტად განვსაზღვროთ გენეტიკური დაავადებების ძირეული მიზეზი. ჩვენ ამ კრიტიკულ ინფორმაციას სწრაფად ვაწვდით ინტენსიური თერაპიის ექიმებს, რათა მათ შეეძლონ ფოკუსირება იმ ჩვილების პერსონალიზირებულ დახმარებაზე, რომლებიც გადარჩენისთვის იბრძვიან. ”

 

ამგვარი წარმატებული კვლევების თანახმად, ხელოვნურ ინტელექტს ბევრი შეთავაზება აქვს მედიცინისთვის იშვიათი დაავადებების დიაგნოსტირებაში

 

IT Academy STEP – მსოფლიო ბრენდი 95 ფილიალით!


გახდი კვალიფიციური სპეციალისტი და საკუთარი საქმის პროფესიონალი, შემოგვიერთდით სტეპერების დიდ ოჯახში 

 

თბილისი,

საბურთალო, ალ.ყაზბეგის 34/34



ავტორის სწავლების ტექნოლოგიები::

IT აკადემია STEP

AI-ს ყველაფერი შეუძლია - მაშინ რაში გვჭირდება პროგრამისტი

თუ AI კოდს წერს და საიტის შექმნაშიც გვეხმარება, რაში გვჭირდება პროგრამისტი? გაიგე, რა განსხვავებაა გენერირებულ კოდსა და საიმედო ციფრულ პროდუქტს შორის, რატომ სჭირდება AI-ის პასუხებს გადამოწმება და რა ცოდნა დაგეხმარება პროგრამირების შესწავლაში თანამედროვე ინსტრუმენტების გამოყენებით.

კოდის შექმნიდან რეალური პრობლემის გადაჭრამდე წარმოიდგინე, ხელოვნურ ინტელექტს სთხოვ: „შემიქმენი ონლაინმაღაზია“ და ცოტა ხანში ეკრანზე პროდუქტების ჩამონათვალი, კალათა და შეკვეთის ღილაკი ჩნდება. ბუნებრივია, გაგიჩნდეს კითხვა: თუ ტექნოლოგია ამას უკვე აკეთებს, რატომ უნდა დახარჯო დრო პროგრამირების სწავლაში? AI-ს შეუძლია კოდის დაწერა, არსებული კოდის ახსნა, ცვლილებების შეთავაზáƒ

ШАГ логотип

მშობლებისთვის

შენი შვილი Roblox-ს თამაშობს - აი, რა უნდა იცოდეს ყველა მშობელმა

თქვენი შვილი Roblox-ს თამაშობს? გაიგეთ, რას უნდა მიაქციოთ ყურადღება უსაფრთხოების პარამეტრებში, როგორ შეთანხმდეთ თამაშის წესებზე და როგორ დაეხმაროთ ბავშვს, თამაშის ინტერესიდან პირველი საკუთარი პროექტის შექმნაზე გადავიდეს.

რა იზიდავს ბავშვს Roblox-ში „კიდევ ხუთი წუთი!“ - თუ თქვენი შვილი Roblox-ს თამაშობს, ეს ფრაზა ალბათ ნაცნობია. ეკრანზე ფერად პერსონაჟებს ხედავთ, ბავშვი კი მეგობრებთან ერთად დაბრკოლებებს გადის, ვირტუალურ სახლს აწყობს ან ახალ სამყაროს იკვლევს. ბუნებრივია, გიჩნდებათ კითხვები: რას აკეთებს ამდენ ხანს? ვის ესაუბრება? შეიძლება ამ ინტერესს სასარგებლო გაგრძელებაც ჰქონდეს? პასუხების მოსაძებნá

ШАГ логотип

ზრდასრულთათვის

რომელი პროფესიების სწავლა აღარ ღირს 2026 წელს?

რომელი პროფესიების სწავლა აღარ ღირს 2026 წელს და როგორ ავიცილოთ არასწორი არჩევანი? გაიგე, რატომ არის სარისკო მხოლოდ ერთი ინსტრუმენტის ან განმეორებადი დავალების შესწავლაზე გაჩერება, როგორ იცვლება პროგრამირების, დიზაინისა და მარკეტინგის სამუშაო პროცესები და რას უნდა მიაქციო ყურადღება სასწავლო კურსის შერჩევისას.

როცა პროფესიის ნაცვლად მხოლოდ ერთი დავალების შესრულებას სწავლობ „ამ პროფესიას AI ჩაანაცვლებს“, „ამის სწავლას აზრი აღარ აქვს“, „სანამ კურსს დაამთავრებ, ეს ცოდნა მოძველდება“ - მსგავსი ფრაზების მოსმენის შემდეგ პროფესიის არჩევა კიდევ უფრო რთული ხდება. განსაკუთრებით მაშინ, როცა სწავლაში დროისა და თანხის ჩადებას გეგმავ და გინდა, გადაწყვეტილებამ რეალური შესაძლებლობები შეგიქáƒ

ШАГ логотип

ზრდასრულთათვის

რატომ იღებს შენზე მეტ ხელფასს ადამიანი, რომელსაც ნაკლები გამოცდილება აქვს

ნაკლები გამოცდილება ყოველთვის დაბალ ხელფასს არ ნიშნავს. ანაზღაურებაზე შეიძლება გავლენა ჰქონდეს პასუხისმგებლობებს, კონკრეტულ უნარებს, დასაქმების პირობებსა და მოლაპარაკების ისტორიას. გაიგე, როგორ შეაფასო საკუთარი მდგომარეობა, მოემზადო ხელფასზე საუბრისთვის და დაგეგმო შემდეგი პროფესიული ნაბიჯი.

გამოცდილების წლები ხელფასის მხოლოდ ერთი ნაწილია  ხუთი წელია მუშაობ, პასუხისმგებლობებს კეთილსინდისიერად ასრულებ და გუნდშიც ხშირად შენ გეკითხებიან რჩევას. შემდეგ იგებ, რომ თანამშრომელი, რომელსაც ნაკლები გამოცდილება აქვს, შენზე მეტ ანაზღაურებას იღებს. პირველი რეაქცია შეიძლება უსამართლობის განცდა იყოს: თუ მეტი დრო გაქვს დახარჯული პროფესიის შესწავლასა და პრაქტიკაში, რატá

ШАГ логотип

ამ საიტზე გამოიყენება Cookies

Კონფიდენციალურობის პოლიტიკა