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人工智能模型可以為新診斷的癲癇患者預(yù)測(cè)最佳的個(gè)性化抗癲癇藥物

導(dǎo)讀 由莫納什大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)并被認(rèn)為是世界首創(chuàng)的一項(xiàng)研究表明,人工智能 (AI) 模型可以為新診斷的癲癇患者預(yù)測(cè)最佳的個(gè)性化抗癲癇藥物。該預(yù)測(cè)模型

由莫納什大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)并被認(rèn)為是世界首創(chuàng)的一項(xiàng)研究表明,人工智能 (AI) 模型可以為新診斷的癲癇患者預(yù)測(cè)最佳的個(gè)性化抗癲癇藥物。

該預(yù)測(cè)模型一旦完全開發(fā),將使這些患者免于不確定他們的生活何時(shí)會(huì)通過服用抗癲癇藥物而恢復(fù)正常,以及可能與某些藥物相關(guān)的有害副作用。

蒙納士中央臨床學(xué)院神經(jīng)科學(xué)系的神經(jīng)學(xué)家兼研究員 Patrick Kwan 教授正在領(lǐng)導(dǎo)一項(xiàng)國(guó)際合作,該合作正在“訓(xùn)練”深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型(深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種)。

他們的研究發(fā)表在有影響力的JAMA Neurology 雜志上。

癲癇影響全球 7000 萬人。關(guān)教授說,目前,為患者選擇抗癲癇藥物是一個(gè)反復(fù)試驗(yàn)的過程,臨床醫(yī)生無法預(yù)測(cè)特定患者會(huì)對(duì)哪種藥物產(chǎn)生反應(yīng)。

“如果患者對(duì)第一次治療沒有反應(yīng),很多人會(huì)對(duì)第二次或第三次治療有反應(yīng),這意味著如果一開始就選擇了‘正確’的藥物,他們可能會(huì)更快地?cái)[脫癲癇發(fā)作,”他說.“但如果他們服用了錯(cuò)誤的藥物,他們?nèi)匀粫?huì)癲癇發(fā)作,并且還可能因此而產(chǎn)生副作用——他們沒有從藥物中獲益,反而受到傷害。”

這些副作用可能從過敏到精神問題,或者對(duì)于育齡婦女來說,可能是嬰兒的出生缺陷。一些患者患有耐藥性癲癇,這意味著如果及早預(yù)測(cè),他們可以更快地轉(zhuǎn)向其他治療選擇,包括手術(shù)、設(shè)備或飲食,而不會(huì)浪費(fèi)數(shù)年時(shí)間使用無效的藥物。

該模型使用了來自澳大利亞、馬來西亞、中國(guó)和英國(guó)五個(gè)醫(yī)療中心的 1,798 名患者的臨床信息。它由葛宗元副教授領(lǐng)導(dǎo)的蒙納士醫(yī)學(xué) AI 設(shè)計(jì),并使用蒙納士 MASSIVE 計(jì)算集群進(jìn)行訓(xùn)練。

“我們正在看到最新的深度學(xué)習(xí)模型如何將自己從現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)輔助診斷連接到治療領(lǐng)域,這確實(shí)令人興奮,”葛副教授說。

關(guān)教授說,該模型在預(yù)測(cè)最佳藥物方面的準(zhǔn)確性“適中”。(它在被稱為 AUROC 的統(tǒng)計(jì)性能測(cè)量中得分 0??.65,其中 1.0 是最準(zhǔn)確的。)訓(xùn)練這個(gè)基礎(chǔ)模型。”

它在技術(shù)上和通過使用更復(fù)雜的信息都得到了改進(jìn)。增強(qiáng)模型將在國(guó)家多中心隨機(jī)對(duì)照 PERSONAL 試驗(yàn)(新診斷成人癲癇藥物的個(gè)性化選擇)中進(jìn)行測(cè)試,以幫助癲癇的治療選擇。

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