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人类正在被开发出能够在人类呼吸中嗅觉疾病的AI

人工智能(AI)以其能够看到(如无人驾驶汽车)和倾听(如Alexa和其他家庭助理)的能力而闻名。从现在起,它可能也会闻到。我和我的同事正在开发一种可以闻到人类呼吸的AI系统,并学习如何识别我们可能呼出的一系列显示疾病的物质。

嗅觉被动物甚至植物用来识别浮在空中的数百种不同的物质。但与其他动物相比,人类的嗅觉远不够发达,当然也不习惯于日常活动。出于这个原因,人类并没有特别意识到可以通过空气传播的信息的丰富性,并且可以通过高度敏感的嗅觉系统感知。人工智能可能即将改变这种情况。

几十年来,世界各地的实验室都能够使用机器来检测空气中的微量物质。这些称为气相色谱质谱仪或GC-MS的机器可以分析空气,以发现数千种不同的被称为挥发性有机化合物的分子。

在GC-MS机器中,首先将空气样品中的每种化合物分离出来,然后将其捣碎成碎片,从而创建可识别化合物的独特指纹。在人类呼吸中存在的数百种化合物中,即使在早期阶段,它们中的少数可能会揭示各种癌症的存在。因此,世界各地的实验室都在尝试将GC-MS作为一种无创诊断工具,无痛且及时地识别许多疾病。

不幸的是,这个过程可能非常耗时。大量数据需要由专家手动检查和分析。化合物的数量和数据的复杂性意味着即使是专家也需要很长时间来分析单个样品。人类也容易出错,错过一个化合物或将一个化合物误认为另一个化合物。

人工智能如何提供帮助

作为拉夫堡大学数据科学团队的一员,我和我的同事们正在调整最新的人工智能技术,以感知和学习不同类型的数据:呼气样本中的化合物。受大脑启发的数学模型称为深度学习网络,专门设计用于“读取”由气味留下的痕迹。

爱丁堡癌症中心的一组医生,护士,放射技师和医学物理学家从正在接受癌症治疗的参与者那里收集呼气样本。然后由两组化学家和计算机科学家对样本进行分析。

一旦化学家手动确定了一些化合物,快速计算机就会获得这些数据来训练深度学习网络。计算由特殊设备(称为GPU)加速,可以同时处理多个不同的信息。深度学习网络从每个呼吸样本中学到的知识越来越多,直到他们能够识别显示呼吸中特定化合物的特定模式。

在这第一次研究中,重点是识别一组化学物质,称为醛类,这些化合物通常与香料有关,但也与人类压力条件和疾病有关。

配备该技术的计算机只需几分钟就可以自动分析以前需要数小时才能完成的呼吸样本。实际上,AI正在使整个过程更便宜 - 但最重要的是它使它更可靠。更有趣的是,这款智能软件可以获取知识并随着时间的推移分析更多样本。结果,该方法不限于任何特定的物质。利用这种技术,可以训练深度学习系统,以检测少量挥发性化合物,可能在医学,法医学,环境分析等领域有广泛的应用。

如果一个AI系统可以检测疾病标记,那么就可以诊断我们是否生病。这有很大的潜力,但它也可能会引起争议。我们只是建议AI可以用作检测空气中物质的工具。它不一定需要诊断或做出决定。最终的结论和决定留给我们。

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