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因果機(jī)器學(xué)習(xí)展示診療疾病潛力

科技日?qǐng)?bào)北京4月22日電 (記者劉霞)一個(gè)由德國慕尼黑大學(xué)、英國劍橋大學(xué)和美國波士頓大學(xué)科學(xué)家組成的國際團(tuán)隊(duì),正在探索將人工智能(AI)較新分支——因果機(jī)器學(xué)習(xí)用于診斷和治療的潛力。他們的最新研究指出,因果機(jī)器學(xué)習(xí)可以提高治療的安全性和有效性,尤其是為個(gè)性化治療提供了機(jī)會(huì),有助改善患者健康狀況。相關(guān)論文發(fā)表于19日出版的最新一期《自然·醫(yī)學(xué)》雜志。

研究負(fù)責(zé)人、慕尼黑大學(xué)AI管理研究所所長斯特凡·弗雷里格爾教授指出,經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)可識(shí)別模式并發(fā)現(xiàn)相關(guān)性。但因果關(guān)系中的因果原理對(duì)機(jī)器而言仍是盲區(qū),機(jī)器無法解決“為什么”的問題。然而,在作出治療決定時(shí)遇到的許多問題都包含因果關(guān)系。

例如,在治療糖尿病時(shí),經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)能預(yù)測具有一系列風(fēng)險(xiǎn)因素的患者罹患該疾病的可能性。而因果機(jī)器學(xué)習(xí)可回答:如果患者服用抗糖尿病藥物,會(huì)對(duì)患病風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生什么影響,即它能衡量一個(gè)原因(藥物處方)的影響。它還可估計(jì)另一種治療方案是否優(yōu)于目前處方藥二甲雙胍。

不過,弗雷里格爾指出,為估計(jì)某種假設(shè)療法的效果,AI模型必須學(xué)會(huì)回答“假設(shè)會(huì)怎樣”這類性質(zhì)的問題。鑒于此,他們給機(jī)器制訂了規(guī)則,使其可識(shí)別因果結(jié)構(gòu)并將問題表示出來。然后,機(jī)器必須學(xué)會(huì)識(shí)別干預(yù)措施的效果,并理解現(xiàn)實(shí)中的后果如何表示為輸入計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示,因果機(jī)器學(xué)習(xí)能提高治療的安全性和有效性。

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