Η Αυξανόμενη Συνεργασία της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Νευροεπιστήμης στην Ανάλυση του Ανθρώπινου Εγκεφάλου

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι το επίκεντρο των συζητήσεων τελευταία, με chatbots όπως το ChatGPT της OpenAI, το Bard της Google και το Grok του Elon Musk να κερδίζουν μεγάλη προσοχή. Ωστόσο, η AI δεν είναι τόσο νέα όσο αυτά τα chatbots· η ενδιαφέρον για την AI εμφανίστηκε δεκαετίες πριν, το 1950, όταν ο επιστήμονας Alan Turing πρότεινε ένα τεστ μηχανικής νοημοσύνης που ονομάστηκε Το Παιχνίδι Μίμησης στο άρθρο του «Computer Machinery and Intelligence».

«Μπορούν οι μηχανές να σκέφτονται;» ρωτά ο Turing στο άρθρο του, προσφέροντας ένα «Τεστ Turing», όπου ένας ανθρώπινος ερευνητής προσπαθεί να διακρίνει μεταξύ μιας υπολογιστικής και μιας ανθρώπινης απάντησης κειμένου.

Από τότε, οι προόδους στην τεχνολογία οδήγησαν σε πιο εξελιγμένα συστήματα AI που έχουν χρησιμοποιηθεί σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης και της κατανόησης και θεραπείας του πιο πολύπλοκου ανθρώπινου οργάνου, του εγκεφάλου.

Κάντε κλικ εδώ για να μάθετε τα πάντα σχετικά με τα chip εγκεφάλου AI.

Η Πρόοδος της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Νευροεπιστήμης

Γενικά, τα συστήματα AI λογίζονται, μαθαίνουν και εκτελούν εργασίες που συνδέονται συνήθως με τις ανθρώπινες γνωστικές λειτουργίες, όπως η αναγνώριση προτύπων και η ερμηνεία ομιλίας μέσω επεξεργασίας τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων.

Η AI είναι ουσιαστικά ένα σύνολο τεχνολογιών που επιτρέπουν στους υπολογιστές να εκτελούν μια ποικιλία προχωρημένων λειτουργιών. Η ραχοκοκαλιά της καινοτομίας στην σύγχρονη υπολογιστική, η AI περιλαμβάνει διαφορετικούς κλάδους, όπως:

• Ανάλυση δεδομένων
• Μηχανική υλικού και λογισμικού
• Γλωσσολογία
• Νευροεπιστήμη
• Ψυχολογία

Αυτά τα μοντέλα AI που προσομοιώνουν γνωστικές διαδικασίες και βοηθούν σε σύνθετες γνωστικές εργασίες όπως η μετάφραση γλώσσας και η αναγνώριση εικόνων βασίζονται σε βιολογικά νευρωνικά δίκτυα, τα οποία είναι σύνθετα συστήματα διασυνδεδεμένων νευρώνων και βοηθούν στην «εκπαίδευση» των μηχανών ώστε να κατανοούν ομιλία, εικόνες και πρότυπα.

Ο πολύπλοκος και έξυπνος ανθρώπινος εγκέφαλος αποτελεί πρόκληση για τους επιστήμονες να ξεκλειδώσουν δυνατότητες ανθρώπινης ενίσχυσης. Ωστόσο, ενώ η AI έχει αξιοποιηθεί για τη δημιουργία προϊόντων όπως το Siri της Apple , η Alexa της Amazon και το Watson της IBM, η πραγματικά μετασχηματιστική επίδραση θα επιτευχθεί μόνο όταν τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα ενισχυθούν από τη φυσική ανθρώπινη νοημοσύνη, ένα αποτέλεσμα αιώνων επιβίωσης.

Παρόλο που οι υπολογιστές δεν μπορούν ακόμη να ταιριάξουν με την πλήρη ευελιξία των ανθρώπων, υπάρχουν προγράμματα που καταφέρνουν να εκτελούν συγκεκριμένες εργασίες, με το εύρος των εφαρμογών της AI να επεκτείνεται καθημερινά. Αυτή η τεχνολογική πρόοδος, σε συνδυασμό με τις επιστημονικές εξελίξεις, έχει οδηγήσει αξιοσημείωτα στη χρήση της AI στη ιατρική διάγνωση και θεραπεία.

Αναλύοντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων ασθενών από πολλαπλές πηγές για να βοηθήσει τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης, η AI συμβάλλει στη δημιουργία μιας ολοκληρωμένης εικόνας της υγείας του ασθενούς για πιο ακριβείς προβλέψεις και λήψη πιο ενημερωμένων αποφάσεων σχετικά με τη φροντίδα του ασθενούς. Αυτό βοηθά επίσης στην έγκαιρη ανίχνευση πιθανών προβλημάτων υγείας πριν γίνουν ενδεχομένως απειλητικά για τη ζωή. Επιπλέον, με τη χρήση της AI, οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες, επιτρέποντάς τους να εστιάσουν σε πιο σύνθετη φροντίδα ασθενών.

Κάντε κλικ εδώ για να μάθετε πώς διάφορες τεχνολογίες επιτρέπουν το επόμενο επίπεδο της ανθρώπινης εξέλιξης.

Ο Ρόλος της AI στην Καλύτερη Κατανόηση του Ανθρώπινου Εγκεφάλου

Η πρωτοποριακή έρευνα στη νευροεπιστήμη οδήγησε στην ανάπτυξη προηγμένων τεχνικών απεικόνισης του εγκεφάλου, όπως:

• Ηλεκτροεγκεφαλογραφία (EEG)
• Λειτουργική μαγνητική τομογραφία (fMRI)

Παράλληλα, καθώς οι αλγόριθμοι AI, ιδιαίτερα στη μηχανική μάθηση και τη βαθιά μάθηση, έχουν γίνει πιο εξελιγμένοι, αυτό έχει οδηγήσει σε μια διασταύρωση των δύο πεδίων. Αυτή η συγχρονισμένη συνεργασία επιτρέπει στους επιστήμονες να αναλύουν και να κατανοούν δεδομένα εγκεφάλου σε άνευ προηγουμένου κλίμακα.

Η διασταύρωση της AI και της νευροεπιστήμης, του πεδίου που εστιάζει στο νευρικό σύστημα και τον εγκέφαλο, είναι ιδιαίτερα εμφανής στον τομέα της ανάλυσης δεδομένων. Προς το παρόν, η AI ενδυναμώνει επιστήμονες και ερευνητές να χαρτογραφήσουν περιοχές του εγκεφάλου με άνευ προηγουμένου ακρίβεια. Αυτό έχει καταστεί δυνατό χάρη στις τεχνολογικές προόδους της AI που επιτρέπουν την ταξινόμηση σύνθετων προτύπων δεδομένων εγκεφάλου και τη δημιουργία συσχετισμών. Αυτή η συνεργασία έχει επίσης ανοίξει το δρόμο για καλύτερη κατανόηση των νευρωνικών διαδρομών.

Με τη βοήθεια της AI, η ιατρική διάγνωση μπορεί να βελτιωθεί βελτιώνοντας την ακρίβεια πρόβλεψης, την ταχύτητα και την αποδοτικότητα της διαγνωστικής διαδικασίας. Μελέτες εικόνων εγκεφάλου που χρησιμοποιούν AI έχουν εντοπίσει λεπτές αλλαγές στις δομές του εγκεφάλου που εμφανίζονται πριν γίνουν γνωστά τα κλινικά συμπτώματα, κάτι που έχει τεράστιο δυναμικό για έγκαιρη ανίχνευση και παρέμβαση, ενδεχομένως επαναπροσδιορίζοντας την προσέγγισή μας στις νευροεκφυλιστικές παθήσεις.

Για παράδειγμα, στα τέλη του περασμένου μήνα, ερευνητές χρησιμοποίησαν AI για να αναλύσουν εξειδικευμένες εγκεφαλικές σαρώσεις MRI ατόμων με διαταραχή ελλειμματικής προσοχής/υπερκινητικότητας (ADHD). Η ADHD είναι μια κοινή διαταραχή, με εκτιμώμενους 5,7 εκατομμύρια παιδιά και εφήβους ηλικίας 6 έως 17 ετών που έχουν διαγνωστεί με αυτήν στις ΗΠΑ.

Η διαταραχή που γίνεται ολοένα και πιο διαδεδομένη λόγω της πλημμύρας των smartphones μπορεί να έχει τεράστιο αντίκτυπο στην ποιότητα ζωής των ασθενών, καθώς τα παιδιά με ADHD τείνουν να έχουν δυσκολία στην προσοχή και τη ρύθμιση της δραστηριότητας. Εδώ, η έγκαιρη διάγνωση και παρέμβαση είναι κλειδιά για τη διαχείρισή της, αλλά η ADHD, όπως είπε ο συν-συγγραφέας της μελέτης Justin Huynh:

«Είναι εξαιρετικά δύσκολο να διαγνωστεί.»

Η μελέτη χρησιμοποίησε τιμές κλασματικής ανισοτροπίας (FA) ως είσοδο για την εκπαίδευση ενός μοντέλου AI βαθιάς μάθησης για τη διάγνωση της ADHD «σε ένα ποσοτικό, αντικειμενικό διαγνωστικό πλαίσιο».

Όπως είδαμε, τροφοδοτώντας τεράστιες ποσότητες δεδομένων που σχετίζονται με σαρώσεις εγκεφάλου και ιστορικό ασθενών, οι αλγόριθμοι μπορούν να διακρίνουν λεπτά σημεία που ίσως να μην είναι εφικτά για τους ανθρώπους. Αυτό, με τη σειρά του, αυξάνει την ακρίβεια της διάγνωσης, οδηγώντας σε πιο έγκαιρες παρεμβάσεις και καλύτερα αποτελέσματα για τους ασθενείς.

Η μελέτη νέων τεχνολογιών απεικόνισης εγκεφάλου για την κατανόηση των μυστικών της επιστήμης του εγκεφάλου και η σύνδεσή τους με την AI για τη προσομοίωση του εγκεφάλου αποτελεί επίσης έναν τρόπο να γεφυρωθεί το χάσμα μεταξύ AI και ανθρώπινης νοημοσύνης. Ήδη, έχουν σημειωθεί πολλές προόδους στις διεπαφές εγκεφάλου-υπολογιστή (BCI) από εταιρείες όπως η Neuralink. Η BCI συνδέει άμεσα τον εγκέφαλο με εξωτερικές συσκευές, επιτρέποντας σε άτομα με αναπηρίες να ελέγχουν προθέματα και να αλληλεπιδρούν με τον κόσμο μόνο με τη σκέψη, δείχνοντας το δυναμικό τους για πολλές επιστημονικές και πρακτικές εφαρμογές.

Αυτή η συγχώνευση της ανθρώπινης νοημοσύνης και της AI μπορεί τελικά να δημιουργήσει «υπερανθρώπους», αλλά απαιτεί μοντέλα υπολογισμού που ενσωματώνουν οπτική και επεξεργασία φυσικής γλώσσας, όπως κάνει ο ανθρώπινος εγκέφαλος, για ολοκληρωμένη επικοινωνία. Σε αυτό το πλαίσιο, οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να αντιμετωπίζουν τόσο απλές όσο και σύνθετες εργασίες, αλλά οι μηχανές πρέπει να μάθουν να κατανοούν πλουσιότερα συμφραζόμενα για δεξιότητες επικοινωνίας παρόμοιες με τις ανθρώπινες.

Ο Αυξανόμενος Ρόλος της AI στη Θεραπεία του Ανθρώπινου Εγκεφάλου

Στην υγειονομική περίθαλψη, η διάγνωση περιλαμβάνει την αξιολόγηση ιατρικών καταστάσεων ή ασθενειών μέσω ανάλυσης συμπτωμάτων, ιατρικού ιστορικού και αποτελεσμάτων εξετάσεων. Στόχος της είναι η χρήση εξετάσεων όπως απεικονιστικές, αιματολογικές κ.λπ., για τον προσδιορισμό της αιτίας ενός ιατρικού προβλήματος και τη λήψη ακριβούς διάγνωσης ώστε να παρασχεθεί αποτελεσματική θεραπεία. Επιπλέον, η διάγνωση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση της προόδου μιας κατάστασης και την αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας της θεραπείας.

Το δυναμικό της AI στη θεραπεία είναι ιδιαίτερα εντυπωσιακό. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει ανάλυση των χαρακτηριστικών του εγκεφάλου ενός ατόμου, καθώς και του ιατρικού ιστορικού, της γενετικής, των δεδομένων τρόπου ζωής και άλλων παραγόντων, βάσει των οποίων μπορεί να προσφέρει εξατομικευμένη ιατρική. Με αυτόν τον τρόπο, η AI υπόσχεται προσαρμοσμένα σχέδια θεραπείας που λαμβάνουν υπόψη τις μοναδικές ιδιαιτερότητες του εγκεφάλου κάθε ασθενούς.

Αναγνωρίζοντας μοναδικά, ανεξάρτητα από προκαταλήψεις πρότυπα στα δεδομένα, η AI μπορεί ενδεχομένως να ανακαλύψει νέους βιοδείκτες ή μεθόδους παρέμβασης. Τα συστήματα βασισμένα στην AI είναι πιο γρήγορα και αποδοτικά από τις χειροκίνητες διαδικασίες και μειώνουν σημαντικά τα ανθρώπινα σφάλματα.

Μια ομάδα ερευνητών πρόσφατα χρησιμοποίησε AI για να προβλέψει τη βέλτιστη μέθοδο σύνθεσης φαρμακευτικών μορίων. Αυτή η μέθοδος, σύμφωνα με τον κύριο συγγραφέα της εργασίας, David Nippa, έχει τη δυνατότητα να μειώσει σημαντικά τον αριθμό των απαιτούμενων εργαστηριακών πειραμάτων, με αποτέλεσμα την «αύξηση τόσο της αποδοτικότητας όσο και της βιωσιμότητας της χημικής σύνθεσης».

Το μοντέλο AI εκπαιδεύτηκε με δεδομένα από αξιόπιστες επιστημονικές εργασίες και πειράματα από αυτοματοποιημένο εργαστήριο και μπορεί να προβλέψει με επιτυχία τη θέση βορυλίωσης για οποιοδήποτε μόριο και να παρέχει τις βέλτιστες συνθήκες για τη χημική μετατροπή. Ήδη χρησιμοποιείται για την αναγνώριση θέσεων σε υπάρχοντα ενεργά συστατικά όπου μπορούν να εισαχθούν επιπλέον ενεργές ομάδες, το μοντέλο αυτό θα βοηθήσει στην ανάπτυξη νέων και πιο αποτελεσματικών παραλλαγών γνωστών φαρμακευτικών ενεργών συστατικών πιο γρήγορα.

Κορυφαίες Φαρμακευτικές Εταιρείες που Εργάζονται για την Ενσωμάτωση της AI

Τώρα, ας ρίξουμε μια ματιά σε ορισμένες από τις εισηγμένες εταιρείες του ιατρικού τομέα που χρησιμοποιούν την τεχνολογία.

1. Novartis (NVS) 

Αυτός ο φαρμακευτικός γίγαντας επενδύει στην AI για την ανάλυση βιοϊατρικών δεδομένων και την ανακάλυψη και ανάπτυξη φαρμάκων. Με κεφαλαιοποίηση αγοράς 223,48 δισεκατομμυρίων δολαρίων, οι μετοχές της Novartis διαπραγματεύονται αυτή τη στιγμή στα 98,27 δολάρια, με άνοδο 8,17% φέτος. Τα έσοδα της εταιρείας για τα τελευταία δώδεκα μήνες (TTM) ανήλθαν σε 47,88 δισεκατομμύρια δολάρια, ενώ το EPS (TTM) ήταν 3,59, το P/E (TTM) 27,30 και το ROE (TTM) 14,94%. Παράλληλα, η απόδοση μερισμάτων ήταν 3,57%.

Η εταιρεία ενσωματώνει την AI σε όλες τις λειτουργίες της, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης τεράστιων συνόλων δεδομένων που καλύπτουν δημόσια αρχεία υγείας, δεδομένα συνταγών, εσωτερικά δεδομένα και αξιώσεις ιατρικής ασφάλισης, προκειμένου να εντοπίσει πιθανούς ασθενείς για δοκιμές και να βελτιστοποιήσει το σχεδιασμό κλινικών δοκιμών. Η χρήση του εργαλείου AI έχει κάνει την εγγραφή ασθενών σε δοκιμές πιο γρήγορη, φθηνότερη και πιο αποδοτική, σύμφωνα με τη Novartis.

2. Pfizer (PFE)

Αυτή η ερευνητική βιοφαρμακευτική εταιρεία έχει κεφαλαιοποίηση αγοράς 163,238 δισεκατομμυρίων δολαρίων και οι μετοχές της διαπραγματεύονται αυτή τη στιγμή στα 28,97 δολάρια, με πτώση 43,58% φέτος. Τα έσοδα της εταιρείας για τα τελευταία δώδεκα μήνες (TTM) ανήλθαν σε 68,53 δισεκατομμύρια δολάρια, ενώ το EPS (TTM) ήταν 1,82, το P/E (TTM) 15,88 και το ROE (TTM) 11,05%. Παράλληλα, η απόδοση μερισμάτων ήταν 5,67%.

Η Pfizer (PFE ) έχει δείξει μεγάλο ενδιαφέρον για την αξιοποίηση της AI ώστε να ενισχύσει τις προσπάθειες ανακάλυψης φαρμάκων. Η εταιρεία έχει συνεργαστεί με πολλές εταιρείες AI, όπως οι CytoReason, Tempus, Gero και Truveta. Επιπλέον, για τη βελτίωση των κλινικών δοκιμών ογκολογίας, η Pfizer υπέγραψε συμφωνία ανταλλαγής δεδομένων με την εταιρεία AI ογκολογίας Vysioneer, η οποία διαθέτει επίσης μια λύση αυτόματης περιγράφησης όγκων εγκεφάλου με AI, εγκεκριμένη από το FDA, που ονομάζεται VBrain.

Επιπλέον, δημιουργώντας ένα κέντρο έρευνας μηχανικής μάθησης για την ανάπτυξη νέων προβλεπτικών μοντέλων και εργαλείων, η Pfizer συνεργάστηκε επίσης με έναν από τους μεγαλύτερους παρόχους cloud, το Amazon Web Services, για τη χρήση υπολογιστικού νέφους στην ανακάλυψη και παραγωγή φαρμάκων. Αυτή η συνεργασία αποδείχθηκε ιδιαίτερα πολύτιμη «κατά τη διάρκεια της πανδημίας COVID-19… σε διάφορες πτυχές της ανάπτυξης του εμβολίου, από την παραγωγή μέχρι τις κλινικές δοκιμές».

3. AstraZeneca (AZN)

Αυτή η βιοφαρμακευτική εταιρεία έχει κεφαλαιοποίηση αγοράς 200,8 δισεκατομμυρίων δολαρίων, και οι μετοχές της διαπραγματεύονται αυτή τη στιγμή στα 64,86 δολάρια, με πτώση 4,44% φέτος. Τα έσοδα της εταιρείας για τα τελευταία δώδεκα μήνες (TTM) ανήλθαν σχεδόν σε 45 δισεκατομμύρια δολάρια, ενώ το EPS (TTM) ήταν 1,89, το P/E (TTM) 34,29 και το ROE (TTM) 16,30%. Παράλληλα, η απόδοση μερισμάτων ήταν 2,22%.

Ο αγγλο-σουηδικός φαρμακοποιός επενδύει στην AI για την ανάλυση σύνθετων βιολογικών δεδομένων για την ανακάλυψη φαρμάκων και συνεργάζεται με εταιρείες AI για την ενίσχυση των ερευνητικών τους δυνατοτήτων. Πιο πρόσφατα, η AstraZeneca (AZN ) υπέγραψε συμφωνία αξίας έως 247 εκατομμυρίων δολαρίων με την εταιρεία ανακάλυψης βιολογικών φαρμάκων βασισμένης στην AI, Absci, για το σχεδιασμό αντισώματος κατά του καρκίνου. Η εταιρεία βιολογικών φαρμάκων χρησιμοποιεί γενετική AI για την απόκτηση βέλτιστων υποψηφίων φαρμάκων βάσει χαρακτηριστικών όπως η συγγένεια, η δυνατότητα παραγωγής και η ασφάλεια, μεταξύ άλλων.

Τον προηγούμενο μήνα, η AstraZeneca δημιούργησε μια μονάδα τεχνολογίας υγείας με την ονομασία Evinova για την επιτάχυνση της καινοτομίας και την ενσωμάτωση της AI στις κλινικές δοκιμές. Η εταιρεία έχει επίσης αποκτήσει πρώιμη πρόσβαση σε «ψηφιακά δίδυμα» που βασίζονται στην AI και υπέγραψε συμφωνία ανακάλυψης φαρμάκων με AI με την Verge Genomics μέσω της μονάδας σπάνιων ασθενειών, Alexion.

4. BenevolentAI SA (BAI.AS)

Αυτή η εταιρεία ανακάλυψης και ανάπτυξης φαρμάκων με ενσωματωμένη AI έχει κεφαλαιοποίηση αγοράς 86,45 δισεκατομμυρίων δολαρίων, και οι μετοχές της διαπραγματεύονται αυτή τη στιγμή στα 0,545 δολάρια, με πτώση 84,43% φέτος. Το EPS (TTM) της εταιρείας είναι 0,75 και το P/E (TTM) είναι 0,72.

Η BenevolentAI είναι μια εταιρεία κλινικού σταδίου που στοχεύει στη θεραπεία της ατοπικής δερματίτιδας καθώς και σε πιθανές θεραπείες για χρόνιες ασθένειες και καρκίνο. Χρησιμοποιεί προβλεπτικούς αλγόριθμους AI για την ανάλυση και εξαγωγή των απαραίτητων πληροφοριών από τα διαθέσιμα δεδομένα και τη επιστημονική βιβλιογραφία. Τον Μάιο του τρέχοντος έτους, ως μέρος ενός στρατηγικού σχεδίου για την τοποθέτηση της σε μια νέα εποχή AI, η εταιρεία ανακοίνωσε ότι θα μειώσει τις δαπάνες και θα ελευθερώσει καθαρά μετρητά για να αυξήσει την οικονομική της ευελιξία.

Η εταιρεία έχει καθιερωμένη συνεργασία με άλλες μεγάλες φαρμακευτικές εταιρείες όπως η GSK και η Novartis, ενώ η συνεργασία της με την AstraZeneca αφορά την ανάπτυξη φαρμάκων για τη ριζώδη ίνωση και τη χρόνια νεφρική νόσο. Πριν λίγους μήνες, η BenevolentAI συνεργάστηκε επίσης με τη Merck KGaA (MRK.DE ) για να αξιοποιήσει την εξειδίκευσή της στην ογκολογία και τη νευροφλεγμονή και να υποστηρίξει τα σχέδια ανακάλυψης φαρμάκων με AI, εστιάζοντας στην εύρεση βιώσιμων υποψήφιων μικρών μορίων.

Συμπερασματικές Σκέψεις

Όπως είδαμε, η AI έχει τεράστιο δυναμικό να βελτιώσει τη διάγνωση και τη θεραπεία των εγκεφαλικών παθήσεων. Μπορεί ακόμη να βοηθήσει στην πρόβλεψη εγκεφαλικών διαταραχών βάσει μικρών αποκλίσεων από τη φυσιολογική εγκεφαλική δραστηριότητα, οδηγώντας σε καλύτερα αποτελέσματα για τους ασθενείς και σε ένα πιο αποδοτικό και αποτελεσματικό σύστημα υγειονομικής περίθαλψης. Ωστόσο, πρέπει να σημειωθεί ότι αυτή η διασταύρωση της AI και του ανθρώπινου εγκεφάλου δεν είναι χωρίς ηθικές ανησυχίες και επομένως απαιτεί αυστηρά μέτρα προστασίας της ιδιωτικότητας.