La inteligencia artificial que puede volar a los pilotos humanos del cielo en el combate aire-aire predijo con precisión los resultados del tratamiento para el trastorno bipolar, según un nuevo estudio médico de la Universidad de Cincinnati.
Los hallazgos abren un mundo de posibilidades para usar IA, o aprendizaje automático, para tratar enfermedades, dijeron los investigadores.
David Fleck, profesor asociado de la Facultad de Medicina de la UC, y sus coautores utilizaron inteligencia artificial llamada "árboles difusos genéticos" para predecir cómo responderían los pacientes bipolares al litio.
El trastorno bipolar, representado en el programa de televisión "Homeland" y el "Silver Linings Playbook", ganador de un Oscar, afecta a hasta seis millones de adultos en los Estados Unidos o el 4 por ciento de la población adulta en un año determinado.
"En psiquiatría, el tratamiento del trastorno bipolar es tanto un arte como una ciencia", dijo Fleck. "Los pacientes fluctúan entre períodos de manía y depresión. Los tratamientos cambiarán durante esos períodos. Es realmente difícil tratarlos adecuadamente durante las etapas"de la enfermedad "
Los autores del estudio encontraron que incluso el mejor de los ocho modelos comunes utilizados en el tratamiento del trastorno bipolar predijo quién respondería al tratamiento con litio con una precisión del 75 por ciento. En comparación, el modelo que los investigadores de UC desarrollaron usando IA predijo cómo los pacientes responderían al litio al 100 por cientode vez en cuando. Aún más impresionante, el modelo UC predijo la reducción real de los síntomas maníacos después del tratamiento con litio con una precisión del 92 por ciento.
Los autores del estudio descubrieron que incluso el mejor de los ocho tratamientos más comunes fue efectivo solo la mitad del tiempo. Pero el modelo que los investigadores de UC desarrollaron usando IA predijo cómo los pacientes responderían al tratamiento con litio con un 88 por ciento de precisión y un 80 por ciento de precisión en la validación.
Resulta que el mismo tipo de inteligencia artificial que superó a los pilotos de la Fuerza Aérea el año pasado en simulación tras simulación en la Base de la Fuerza Aérea Wright-Patterson es igualmente experto en tomar decisiones beneficiosas que pueden ayudar a los médicos a tratar la enfermedad. Los hallazgos se publicaron este mesen el diario Trastornos bipolares .
"Lo que esto muestra es que un esfuerzo financiado para el sector aeroespacial es un cambio de juego para el campo de la medicina. Y eso es increíble", dijo Kelly Cohen, profesora de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la UC.
El graduado doctoral de Cohen, Nicholas Ernest, es fundador de la compañía Psibernetix, Inc., una compañía de desarrollo y consulta de inteligencia artificial. Psibernetix está trabajando en aplicaciones como combate aire-aire, seguridad cibernética y análisis predictivo. El algoritmo de lógica difusa de Ernest es capazordenar grandes posibilidades para llegar a las mejores opciones literalmente en un abrir y cerrar de ojos.
"Normalmente, los problemas que resuelven nuestras IA tienen muchos, muchos problemas de soluciones posibles, efectivamente infinitos", dijo el coautor del estudio Ernest.
Su equipo desarrolló una lógica difusa genética llamada Alpha capaz de derribar pilotos humanos en simulaciones, incluso cuando el avión de la computadora fue perjudicado intencionalmente con una velocidad máxima más lenta y características de vuelo menos ágiles. La toma de decisiones autónoma en tiempo real del sistema derribóel coronel retirado de la Fuerza Aérea de los EE. UU. Gene Lee en cada compromiso
"Parecía ser consciente de mis intenciones y reaccionar instantáneamente a mis cambios de vuelo y mi despliegue de misiles", dijo Lee el año pasado. "Sabía cómo derrotar el disparo que estaba haciendo. Se movió instantáneamente entre acciones defensivas y ofensivassegún sea necesario."
El Instituto Americano de Aeronáutica y Astronáutica honró a Cohen y Ernest este año por su "avance y aplicación de la inteligencia artificial a problemas aeroespaciales significativos, desafiantes y de gran escala".
Cohen pasó gran parte de su carrera trabajando con IA basada en lógica difusa en drones. Utilizó un año sabático de la facultad de ingeniería para acercarse a la Facultad de Medicina de la UC con una idea: ¿qué pasaría si pudieran aplicar el asombroso poder predictivo de la lógica difusa a¿Un problema médico particularmente molesto?
La medicina y la aviónica tienen poco en común. Pero cada una implica un proceso ordenado, un vasto árbol de decisión, para llegar a las mejores opciones. La lógica difusa es un sistema que no se basa en definiciones específicas sino en generalizaciones para compensar la incertidumbre o la estadísticaruido. Esta inteligencia artificial se llama "difusa genética" porque constantemente refina su respuesta, descartando las elecciones menores de una manera análoga a los procesos genéticos de la selección natural darwiniana.
Cohen lo compara con enseñarle a un niño cómo reconocer una silla. Después de ver algunos ejemplos, cualquier niño puede identificar el objeto en el que se sienta la gente como una silla, independientemente de su forma, tamaño o color.
"No necesitamos una gran base de datos estadística para aprender. Resolvemos las cosas. Hacemos algo similar para emular eso con lógica difusa", dijo Cohen.
Cohen encontró una audiencia receptiva en Fleck, que estaba trabajando con el antiguo Centro de Investigación de Imágenes de UC. Después de todo, ¿quién mejor para abordar uno de los problemas más difíciles de la ciencia médica que un científico espacial? Cohen, un ingeniero aeroespacial, se sintió preparado para la tarea.
Ernest dijo que la gente no debería combinar la tecnología con sus aplicaciones. El algoritmo que desarrolló no es un ser inteligente como los villanos de la franquicia de películas "Terminator", sino simplemente una herramienta, dijo, aunque poderosa con aplicaciones aparentemente interminables.
"Recibo correos electrónicos y comentarios cada semana de los aspirantes a John Connors que piensan que esto conducirá al fin del mundo", dijo Ernest.
La compañía de Ernest creó EVE, una IA difusa genética que se especializa en la creación de otras IA difusas genéticas. EVE ideó un modelo predictivo para datos de pacientes llamado LITHium Intelligent Agent o LITHIA para el estudio bipolar.
"Este modelo predictivo aprovecha el poder de la lógica difusa para permitirle tomar una decisión más informada", dijo Ernest.
Y a diferencia de otros tipos de IA, la lógica difusa puede describir en un lenguaje simple por qué tomó sus decisiones, dijo.
Los investigadores se asociaron con el Dr. Caleb Adler, vicepresidente de investigación clínica del Departamento de Psiquiatría y Neurociencia del Comportamiento de la UC, para examinar el trastorno bipolar, una enfermedad común, recurrente y a menudo de por vida. A pesar de la prevalencia de los trastornos del estado de ánimo, sus causas sonmal entendido, dijo Adler.
"Realmente, es una caja negra", dijo Adler. "Diagnosticamos a alguien con trastorno bipolar. Esa es una descripción de sus síntomas. Pero eso no significa que todos tengan las mismas causas subyacentes".
Seleccionar el tratamiento adecuado puede ser igualmente complicado.
"En los últimos 15 años ha habido una explosión de tratamientos para la manía. Tenemos más opciones. Pero no sabemos quién responderá a qué", dijo Adler. "Si pudiéramos predecir quién respondería mejor"al tratamiento, ahorraría tiempo y consecuencias "
Con la atención adecuada, el trastorno bipolar es una enfermedad crónica manejable para pacientes cuyas vidas pueden volver a la normalidad, dijo.
El nuevo estudio de la UC, financiado en parte por una subvención del Instituto Nacional de Salud Mental, identificó a 20 pacientes a los que se les recetó litio durante ocho semanas para tratar un episodio maníaco. Quince de los 20 pacientes respondieron bien al tratamiento.
El algoritmo utilizó un análisis de dos tipos de escáneres cerebrales del paciente, entre otros datos, para predecir con un 100 por ciento de precisión qué pacientes respondieron bien y cuáles no. Y el algoritmo también predijo las reducciones en los síntomas a las ocho semanas, un logrohecho aún más impresionante por el hecho de que solo se utilizaron datos biológicos objetivos para la predicción en lugar de opiniones subjetivas de médicos experimentados.
"Este es un gran primer paso y, en última instancia, algo que será muy importante para la psiquiatría y la medicina", dijo Adler.
¿Cuánto potencial tiene esto para revolucionar la medicina?
"Creo que es ilimitado", dijo Fleck. "Es un buen resultado. La mejor manera de validarlo es obtener una nueva cohorte de individuos y aplicar sus datos al sistema".
Cohen es menos reservado en su entusiasmo. Dijo que el modelo podría ayudar a personalizar la medicina a pacientes individuales como nunca antes, haciendo que la atención médica sea más segura y asequible. Menos efectos secundarios significan menos visitas al hospital, menos medicamentos secundarios y mejores tratamientos.
Ahora los investigadores de UC y Psibernetix están trabajando en un nuevo estudio que aplica lógica difusa para diagnosticar y tratar las conmociones cerebrales, otra condición que ha afectado a los médicos.
"El impacto en la sociedad podría ser profundo", dijo Cohen.
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Materiales proporcionado por Universidad de Cincinnati . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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