AI Made for Military May Aid Bipolar Treatment

Una nuova ricerca scopre che un'applicazione di apprendimento automatico progettata per i militari può essere utilizzata anche per prevedere i risultati del trattamento per il disturbo bipolare.

I ricercatori dell'Università di Cincinnati (UC) hanno condotto lo studio medico utilizzando l'applicazione sviluppata originariamente per il combattimento aria-aria. L'uso riuscito della logica fuzzy basata sulla macchina apre la possibilità di utilizzare l'IA, o l'apprendimento automatico, per curare le malattie.

Nello studio, il dottor David Fleck, professore associato presso l'UC College of Medicine, ei suoi coautori hanno utilizzato l'intelligenza artificiale chiamata "alberi sfocati genetici" per prevedere come i pazienti bipolari avrebbero risposto al litio.

Il disturbo bipolare, rappresentato nello show televisivo “Homeland” e nel “Silver Linings Playbook”, vincitore dell'Oscar, colpisce fino a sei milioni di adulti negli Stati Uniti o il quattro per cento della popolazione adulta in un dato anno.

"In psichiatria, il trattamento del disturbo bipolare è tanto un'arte quanto una scienza", ha detto Fleck.

“I pazienti fluttuano tra periodi di mania e depressione. I trattamenti cambieranno durante quei periodi. È davvero difficile trattarli in modo appropriato durante le fasi della malattia. "

Nello studio, i ricercatori hanno trovato il meglio di otto modelli comuni utilizzati per il trattamento del disturbo bipolare, prevedendo chi avrebbe risposto al trattamento con litio con una precisione del 75%.

In confronto, il modello UC sviluppato dai ricercatori utilizzando l'IA ha previsto come i pazienti avrebbero risposto al litio il 100% delle volte. Ancora più impressionante, il modello UC ha previsto l'effettiva riduzione dei sintomi maniacali dopo il trattamento con litio con una precisione del 92%.

Si scopre che lo stesso tipo di intelligenza artificiale che ha superato in astuzia i piloti dell'Air Force lo scorso anno nella simulazione dopo la simulazione alla Wright-Patterson Air Force Base è ugualmente abile nel prendere decisioni benefiche che possono aiutare i medici a curare le malattie.

I risultati appaiono nella rivistaDisturbi bipolari.

“Ciò che questo dimostra è che uno sforzo finanziato per l'aerospaziale è un punto di svolta per il campo della medicina. E questo è fantastico ", ha detto il dottor Kelly Cohen, professore al College of Engineering and Applied Science della UC.

Il dottorando di Cohen Nicholas Ernest è il fondatore della società Psibernetix, Inc., una società di consulenza e sviluppo di intelligenza artificiale.

Psibernetix sta lavorando su applicazioni come il combattimento aria-aria, la sicurezza informatica e l'analisi predittiva. L'algoritmo di logica fuzzy di Ernest è in grado di ordinare vaste possibilità per arrivare alle scelte migliori letteralmente in un batter d'occhio.

"Normalmente i problemi che le nostre IA risolvono hanno molti, molti googolplex di possibili soluzioni, effettivamente infinite", ha detto il coautore dello studio Ernest.

Il suo team ha sviluppato una logica fuzzy genetica chiamata Alpha in grado di abbattere piloti umani nelle simulazioni, anche quando l'aereo del computer era intenzionalmente handicappato con una velocità massima più lenta e caratteristiche di volo meno agili.

Il processo decisionale autonomo in tempo reale del sistema ha abbattuto il colonnello dell'aeronautica americana Gene Lee in pensione in ogni combattimento.

"Sembrava essere consapevole delle mie intenzioni e reagire immediatamente ai miei cambiamenti in volo e al mio dispiegamento missilistico", ha detto Lee l'anno scorso. “Sapeva come sconfiggere il colpo che stavo prendendo. Si è spostato istantaneamente tra azioni difensive e offensive secondo necessità. "

Quest'anno l'American Institute of Aeronautics and Astronautics ha onorato Cohen ed Ernest per il loro "avanzamento e applicazione dell'intelligenza artificiale a problemi aerospaziali significativi e impegnativi su larga scala".

Cohen ha trascorso gran parte della sua carriera lavorando con l'intelligenza artificiale basata sulla logica fuzzy nei droni. Ha usato un anno sabbatico dalla facoltà di ingegneria per avvicinarsi all'UC College of Medicine con un'idea: e se potessero applicare l'incredibile potere predittivo della logica fuzzy a un problema medico particolarmente fastidioso?

La medicina e l'avionica hanno poco in comune. Ma ciascuno implica un processo ordinato - un vasto albero decisionale - per arrivare alle scelte migliori.

La logica fuzzy è un sistema che si basa non su definizioni specifiche ma generalizzazioni per compensare l'incertezza o il rumore statistico. Questa intelligenza artificiale è chiamata “genetica fuzzy” perché affina costantemente la sua risposta, scartando le scelte minori in modo analogo ai processi genetici della selezione naturale darwiniana.

Cohen lo paragona all'insegnamento a un bambino come riconoscere una sedia. Dopo aver visto solo alcuni esempi, ogni bambino può identificare l'oggetto su cui siedono le persone come una sedia, indipendentemente dalla sua forma, dimensione o colore.

“Non abbiamo bisogno di un ampio database statistico per imparare. Capiamo le cose. Facciamo qualcosa di simile per emularlo con una logica fuzzy ", ha detto Cohen.

Cohen ha trovato un pubblico ricettivo in Fleck, che lavorava con l'ex Center for Imaging Research della UC. Dopo tutto, chi meglio di uno scienziato missilistico per affrontare uno dei problemi più difficili della scienza medica? Cohen, un ingegnere aerospaziale, si è sentito all'altezza del compito.

Ernest ha detto che le persone non dovrebbero confondere la tecnologia con le sue applicazioni. L'algoritmo che ha sviluppato non è un essere senziente come i cattivi della serie di film "Terminator", ma semplicemente uno strumento, ha detto, anche se potente con applicazioni apparentemente infinite.

L'azienda di Ernest ha creato EVE, un'intelligenza artificiale fuzzy genetica specializzata nella creazione di altre IA fuzzy genetiche. EVE ha ideato un modello predittivo per i dati dei pazienti chiamato LITHium Intelligent Agent o LITHIA per lo studio bipolare.

"Questo modello predittivo sfrutta il potere della logica fuzzy per consentirti di prendere una decisione più informata", ha detto Ernest. E a differenza di altri tipi di intelligenza artificiale, la logica fuzzy può descrivere in un linguaggio semplice perché ha fatto le sue scelte, ha detto.

I ricercatori hanno collaborato con il Dr. Caleb Adler, vice presidente della ricerca clinica del Dipartimento di Psichiatria e Neuroscienze comportamentali della UC, per esaminare il disturbo bipolare, una malattia comune, ricorrente e spesso permanente. Nonostante la prevalenza dei disturbi dell'umore, le loro cause sono poco conosciute, ha detto Adler.

"Davvero, è una scatola nera", ha detto Adler. “Diagnostichiamo qualcuno con disturbo bipolare. Questa è una descrizione dei loro sintomi. Ma questo non significa che tutti abbiano le stesse cause di fondo ".

La selezione del trattamento appropriato può essere altrettanto complicata.

“Negli ultimi 15 anni c'è stata un'esplosione di trattamenti per la mania. Abbiamo più opzioni. Ma non sappiamo chi risponderà a cosa ", ha detto Adler. "Se potessimo prevedere chi risponderebbe meglio al trattamento, risparmieresti tempo e conseguenze."

Con cure adeguate, il disturbo bipolare è una malattia cronica gestibile per i pazienti le cui vite possono tornare alla normalità, ha detto.

Il nuovo studio della UC, finanziato in parte da una sovvenzione del National Institute of Mental Health, ha identificato 20 pazienti a cui è stato prescritto il litio per otto settimane per trattare un episodio maniacale. Quindici dei 20 pazienti hanno risposto bene al trattamento.

L'algoritmo ha utilizzato un'analisi di due tipi di scansioni cerebrali dei pazienti, tra gli altri dati, per prevedere con una precisione del 100% quali pazienti hanno risposto bene e quali no. E l'algoritmo prevedeva anche la riduzione dei sintomi a otto settimane, un risultato reso ancora più impressionante dal fatto che per la previsione sono stati utilizzati solo dati biologici oggettivi piuttosto che opinioni soggettive di medici esperti.

Fonte: Università di Cincinnati