Исследователи из MIT смогли применить машинное обучение для того, чтобы снизить вред препаратов для лучевой и химиотерапии. В результате частота их применения уменьшилось с ежемесячной до нескольких раз за год, то же самое произошло с дозировкой — она снизилась вдвое.

В качестве нейросети ученые выбрали разработку DeepMind — она смогла рассчитать график приема комплекса препаратов в рамках курса лечения: темозоломида, прокарбазина, ломустина, винкристина. Для этого ИИ использовал данные о препаратах, а дозу рассчитывал, исходя из веса пациента.

Сначала прием препаратов начинался традиционно — в тех же дозах, что прежде. Позже ИИ корректировал этот план — назначал полноценную дозу, ее часть, отменял какой-то препарат. Если пациент чувствовал себя лучше — ИИ получал дополнительные баллы, хуже — получал штраф.

По словам ученых, это первая модель, которая смогла противостоять негативным последствиям лечения, обычная же модель лечения предполагала достижение результата любой ценой, не ориентируясь на состояние пациента.

Для того, чтобы проверить результаты, исследователи отбирали из многочисленной базы данных пятидесяти случайных карточек пациентов, которые прошли традиционный курс лечения. Для каждого из них нейросеть просчитывала около несколько десятков тысяч вариантов лечения, а потом исключала ненужные. Расчет каждого нового метода учитывал предыдущие результаты.

Источник: hightech.fm