Медицинская карта
Плохой врач лечит болезнь, хороший - причину болезни.
  • гепатит
  • Недели беременности

    Беременность по неделям

  • Сколько живут с диагнозом рак
  • Как рыбий жир может уменьшить воспаление

Исследователи говорят, что искусственный интеллект и машинное обучение могут улучшить научную экспертную оценку

2020-11-01 11:56:41

По мере того как пандемия COVID-19 охватила мир, исследователи каждую неделю публиковали сотни статей, в которых сообщалось о своих выводах, многие из которых не прошли тщательную экспертную оценку, чтобы оценить их надежность.


В некоторых случаях недостаточно подтвержденные исследования оказали огромное влияние на государственную политику , например, когда французская команда сообщила, что пациенты с COVID излечиваются с помощью комбинации гидроксихлорохина и азитромицина. Это заявление получило широкую огласку, и вскоре пациентам из США прописали эти препараты в соответствии с разрешением на применение в экстренных случаях. Однако дальнейшие исследования с участием большего числа пациентов поставили под сомнение эти утверждения.


Поскольку каждую неделю публикуется так много информации, связанной с COVID, как исследователи, врачи и политики могут не отставать?


В комментарии, опубликованном на этой неделе в Nature Biotechnology , ученый из Университета Нью-Мексико Тюдор Опреа, доктор медицинских наук, и его коллеги, многие из которых работают в компаниях, занимающихся искусственным интеллектом (AI), утверждают, что искусственный интеллект и машинное обучение имеют потенциал, чтобы помочь исследователям отделить пшеницу от плевел.


Опреа, профессор медицины и фармацевтических наук и руководитель отдела трансляционной информатики ЕНД, отмечает, что ощущение срочности разработки вакцины и эффективных методов лечения коронавируса привело к тому, что многие ученые отказались от традиционного процесса экспертной оценки, опубликовав «препринты» "- предварительные версии их работы - онлайн.


Хотя это позволяет быстро распространять новые результаты, «проблема возникает, когда в мире препринтов появляются заявления о некоторых лекарствах, которые не были экспериментально подтверждены», - говорит Опреа. Среди прочего, неверная информация может привести к тому, что ученые и врачи будут тратить время и деньги на поиск слепых выводов.


Искусственный интеллект и машинное обучение могут использовать огромные вычислительные мощности для проверки многих утверждений, сделанных в исследовательской статье , - предполагают авторы, группа исследователей государственного и частного секторов из США, Швеции, Дании, Израиля, Франции. Соединенное Королевство, Гонконг, Италия и Китай во главе с Джереми Левином, председателем Организации биотехнологических инноваций, и Алексом Жаворонковым, генеральным директором InSilico Medicine.


«Я думаю, что здесь есть огромный потенциал», - говорит Опря. «Я думаю, что мы находимся на пороге разработки инструментов, которые помогут в процессе экспертной оценки».


Хотя инструменты еще не полностью разработаны, «мы действительно приближаемся к тому, чтобы позволить автоматизированным системам обрабатывать тонны публикаций и искать неточности», - говорит он. «Я не знаю о какой-либо такой системе, которая существует в настоящее время, но мы предполагаем, что при адекватном финансировании она может стать доступной».


Интеллектуальный анализ текста, при котором компьютер просматривает миллионы страниц текста в поисках определенных закономерностей, уже «чрезвычайно полезен», - говорит Опреа. «Мы добиваемся прогресса в этом».

Оставьте комментарии и отзывы!

Используйте нормальные имена. Ваш комментарий будет опубликован после проверки.

(обязательно)