人工智能正在獲取可以檢測人類呼吸中的疾病的氣味

人工智能正在獲取可以檢測人類呼吸中的疾病的氣味AI將能夠分析您呼吸中的化合物。 詹姆斯加特尼

人工智能(AI)以其能夠看到的能力而聞名(如 無人駕駛汽車並傾聽(如 Alexa和其他家庭助理)。 從現在開始,它 也可能聞到。 我和我的同事正在開發一種可以聞到人類呼吸的人工智能係統,並學習如何識別一系列我們可能呼出的疾病暴露物質。

動物和嗅覺使用嗅覺 甚至植物 識別漂浮在空中的數百種不同物質。 但與其他動物相比,人類的嗅覺遠沒有那麼發達,當然也沒有用來進行日常活動。 出於這個原因,人們並不特別意識到可以通過空氣傳播的信息的豐富性,並且可以通過高度敏感的嗅覺系統來感知。 AI可能會改變這種狀況。

幾十年來,世界各地的實驗室已經能夠使用機器檢測空氣中的極少量物質。 那些機器叫做 氣相色譜質譜儀或GC-MS,可以分析空氣,發現數以千計的不同分子 揮發性有機化合物.

在GC-MS機器中,首先分離空氣樣品中的每種化合物,然後將其粉碎成碎片,從而產生獨特的指紋,從中可以識別化合物。 下圖是來自呼吸樣本分析的一小部分數據的可視化。

每個峰代表分子的片段。 這些峰的特定模式揭示了不同物質的存在。 通常即使是最小的峰值也是至關重要的。 在人類呼吸中存在的數百種化合物中,其中一些可能揭示各種癌症的存在,即使在早期階段也是如此。 因此,世界各地的實驗室正在嘗試使用GC-MS作為非侵入性診斷工具,以無痛無誤的方式及時識別許多疾病。

不幸的是,該過程可能非常耗時。 需要由專家手動檢查和分析大量數據。 大量的化合物和數據的複雜性意味著即使是專家也需要很長時間來分析單個樣本。 人類也容易出錯,可能會錯過一種化合物或將一種化合物誤認為另一種化合物。

人工智能如何幫助

作為拉夫堡大學的一部分 數據科學團隊我和我的同事正在調整最新的人工智能技術來感知和學習不同類型的數據:呼吸樣本中的化合物。 受大腦啟發的數學模型稱為 深度學習網絡,專門設計用於“讀取”氣味留下的痕跡。


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一個由醫生,護士,放射線技師和醫學物理學家組成的團隊 愛丁堡癌症中心 從接受癌症治療的參與者收集呼吸樣本。 然後由兩組化學家和計算機科學家分析樣品。

一旦化學家手動識別了許多化合物,快速計算機就會獲得數據來訓練深度學習網絡。 計算由稱為GPU的特殊設備加速,可以同時處理多個不同的信息。 深度學習網絡從每個呼吸樣本中學到越來越多,直到他們能夠識別出在呼吸中顯示出特定化合物的特定模式。

在第一項研究中,重點是識別一組化學品, 叫醛,這通常與香水有關,但也與人類的壓力狀況和疾病有關。

配備這種技術的計算機只需幾分鐘即可自動分析以前由人類專家花費數小時的呼吸樣本。 實際上,人工智能正在使整個過程更便宜 - 但最重要的是它使它更可靠。 更有趣的是,這種智能軟件在分析更多樣本時獲取知識並隨著時間的推移而改進。 結果,該方法不限於任何特定物質。 使用這種技術,可以訓練深度學習系統來檢測少量揮發性化合物,這些化合物在醫學,法醫學,環境分析等方面具有廣泛的應用。

談話如果AI系統可以檢測到疾病的標誌物,那麼就有可能診斷我們是否生病。 這有很大的潛力,但它也可能引起爭議。 我們只是建議AI可以用作檢測空氣中物質的工具。 它不一定要診斷或做出決定。 最終的結論和決定留給我們。

關於作者

Andrea Soltoggio,講師, 拉夫堡大學

這篇文章最初發表於 談話。 閱讀 原創文章.

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