인공 지능은 인간의 숨결에서 질병을 감지 할 수있는 냄새를 느끼고 있습니다.

인공 지능은 인간의 숨결에서 질병을 감지 할 수있는 냄새를 느끼고 있습니다.인공 지능은 당신의 호흡에서 화합물을 분석 할 수 있습니다. 제임스 가타니

인공 지능 (AI)은 그 능력으로 가장 잘 알려져 있습니다 ( 무인 자동차) 듣고 (in Alexa 및 다른 가정 조수). 이제부터는 또한 냄새가 있을지 모른다.. 동료들과 저는 인간의 숨을 쉴 수있는 AI 시스템을 개발하고 호흡 할 수있는 질병을 드러내는 물질의 범위를 식별하는 법을 배웁니다.

냄새의 감각은 동물과 동물에 의해 사용됩니다. 심지어 식물 대기 중에 떠 다니는 수백 가지의 다른 물질을 확인합니다. 그러나 다른 동물의 그것과 비교하여, 인간의 냄새 감각은 훨씬 덜 발달되었고 일상적인 활동을 수행하는 데 확실히 사용되지 않습니다. 이러한 이유로 인간은 공기를 통해 전달 될 수있는 정보의 풍부함을 특별히 인식하지 못하고 매우 민감한 후각 시스템에 의해인지 될 수 있습니다. 인공 지능이 그걸 바꿀지도 모른다.

수십 년 동안 전 세계의 실험실에서는 공기 중의 미량 물질을 검출하기 위해 기계를 사용할 수있었습니다. 그 기계들 가스 크로마토 그래피 질량 분광계 또는 GC-MS, 공기를 분석하여 수천 개의 다른 분자를 발견 할 수 있습니다. 휘발성 유기 화합물.

GC-MS 기계에서 공기 샘플의 각 화합물을 먼저 분리 한 다음 조각으로 분쇄하여 화합물을 인식 할 수있는 독특한 지문을 만듭니다. 아래 이미지는 호흡 샘플을 분석하여 얻은 데이터의 일부를 시각화 한 것입니다.

각 피크는 분자의 단편을 나타냅니다. 이러한 봉우리의 특정 패턴은 별개의 물질의 존재를 나타냅니다. 종종 가장 작은 피크도 중요 할 수 있습니다. 인간 호흡에 존재하는 수백 가지 화합물 중 몇 가지는 초기 단계에서도 다양한 암의 존재를 나타낼 수 있습니다. 따라서 전 세계의 실험실에서는 GC-MS를 비 침습적 진단 도구로 사용하여 많은 질병을 고통없이 신속하게 확인합니다.

불행히도이 과정은 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 많은 양의 데이터를 전문가가 수동으로 검사하고 분석해야합니다. 엄청난 양의 화합물과 데이터의 복잡성으로 인해 전문가도 단일 샘플을 분석하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 인간은 또한 실수하기 쉽고, 화합물을 놓치거나, 또 다른 화합물을 잘못 이해할 수 있습니다.

인공 지능이 도울 수있는 방법

Loughborough University의 일원으로 데이터 과학 팀, 동료들과 저는 최신 인공 지능 기술을 적용하여 호흡 샘플의 화학 물질 인 다른 유형의 데이터를 인식하고 습득합니다. 뇌에서 영감을 얻은 수학적 모델 깊은 학습 네트워크, 냄새로 남겨진 흔적을 "읽도록"특별히 설계되었습니다.


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의사, 간호사, 방사선 의사 및 의학 물리학 자의 팀이 에딘버러 암 센터 암 치료를받는 참가자의 호흡 샘플을 수집했습니다. 샘플은 화학자와 컴퓨터 과학자의 두 팀에 의해 분석되었다.

일단 화학자에 의해 수 많은 화합물이 확인되면, 빠른 컴퓨터는 깊은 학습 네트워크를 훈련시키기위한 데이터를 받았다. 계산은 GPU라고 불리는 특수 장치에 의해 가속되어 여러 개의 서로 다른 정보를 동시에 처리 할 수있었습니다. 깊은 학습 네트워크는 호흡에 특정 화합물을 드러내는 특정 패턴을 인식 할 수있을 때까지 각 호흡 표본에서 점점 더 많은 것을 배웠습니다.

이 첫 번째 연구에서 초점은 화학 물질 그룹을 인식하는 데 있었고, 소위 알데히드, 그것은 종종 향기와 관련이 있지만 사람의 스트레스 상태와 질병과 관련이 있습니다.

이 기술이 탑재 된 컴퓨터는 이전에 인간 전문가가 몇 시간 동안 걸렸던 호흡 샘플을 자율적으로 분석하는 데 수분 만 걸립니다. 사실 AI는 전체 프로세스를 저렴하게 만들고 있지만, 무엇보다도이 프로세스가보다 신뢰성을 높여줍니다. 더욱 흥미롭게도이 지능형 소프트웨어는 지식을 습득하고 더 많은 샘플을 분석 할 때 시간이 지남에 따라 향상됩니다. 결과적으로이 방법은 특정 물질에만 국한되지 않습니다. 이 기술을 사용하여 의학, 법의학, 환경 분석 및 기타 분야에서 잠재적으로 광범위한 응용 프로그램과 소량의 휘발성 화합물을 감지하는 깊은 학습 시스템을 훈련 할 수 있습니다.

대화인공 지능 시스템이 질병 마커를 탐지 할 수 있다면 우리가 아프거나 없는지 진단 할 수도 있습니다. 이것은 큰 가능성이 있지만 논쟁의 여지가 있습니다. 인공위성은 대기 중 물질을 탐지하는 도구로 사용될 수 있다고 제안합니다. 반드시 진단하거나 결정할 필요는 없습니다. 최종 결론 및 결정은 우리에게 맡겨져 있습니다.

저자에 관하여

Andrea Soltoggio, 강사, 러프 버러 대학

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