Sztuczna inteligencja (AI) jest najbardziej znana ze swojej zdolności widzenia (jak w samochodach bez kierowcy) i słuchania (jak u Alexy i innych asystentów domowych). Odtąd może również pachnieć. Wraz z moimi kolegami opracowujemy system sztucznej inteligencji, który może wąchać ludzki oddech i nauczyć się identyfikować szereg substancji ujawniających choroby, które moglibyśmy wydychać.
Zmysł węchu jest wykorzystywany przez zwierzęta, a nawet rośliny, do identyfikowania setek różnych substancji unoszących się w powietrzu. Ale w porównaniu z innymi zwierzętami zmysł węchu u ludzi jest znacznie mniej rozwinięty i na pewno nie jest wykorzystywany do wykonywania codziennych czynności. Z tego powodu ludzie nie są szczególnie świadomi bogactwa informacji, które mogą być przekazywane przez powietrze i mogą być postrzegane przez bardzo wrażliwy układ węchowy. AI może to wkrótce zmienić.
Przez kilka dziesięcioleci laboratoria na całym świecie mogły używać maszyn do wykrywania bardzo małych ilości substancji w powietrzu. Maszyny te, zwane spektrometrami masowymi do chromatografii gazowej lub GC-MS, mogą analizować powietrze, aby odkryć tysiące różnych cząsteczek zwanych lotnymi związkami organicznymi.
W maszynie GC-MS każdy związek w próbce powietrza jest najpierw oddzielany, a następnie rozbijany na fragmenty, tworząc charakterystyczny odcisk palca, z którego można rozpoznać związki. Poniższy obraz przedstawia wizualizację niewielkiej części danych z analizy próbki oddechu.
Widok 3D części danych próbki oddechu z przyrządu GC-MS. (James Gathany) Każdy pik reprezentuje fragment cząsteczki. Poszczególne wzory takich pików ujawniają obecność odrębnych substancji. Często nawet najmniejszy szczyt może mieć kluczowe znaczenie. Spośród kilkuset związków obecnych w ludzkim oddechu kilka z nich może ujawnić obecność różnych nowotworów, nawet na wczesnych etapach. Laboratoria na całym świecie eksperymentują zatem z GC-MS jako nieinwazyjnym narzędziem diagnostycznym do identyfikowania wielu chorób, bezboleśnie i terminowo.
Niestety proces ten może być bardzo czasochłonny. Duże ilości danych muszą być ręcznie sprawdzane i analizowane przez ekspertów. Sama ilość związków i złożoność danych oznaczają, że nawet eksperci długo analizują pojedynczą próbkę. Ludzie są również podatni na błędy, mogą przegapić związek lub pomylić jeden związek z drugim.
Jak sztuczna inteligencja może pomóc
W ramach zespołu zajmującego się badaniami danych na Uniwersytecie Loughborough wraz z kolegami dostosowujemy najnowszą technologię sztucznej inteligencji, aby dostrzegać i uczyć się innego rodzaju danych: związków chemicznych w próbkach oddechu. Modele matematyczne zainspirowane przez mózg, zwane sieciami głębokiego uczenia, zostały specjalnie zaprojektowane do „odczytu” śladów pozostawionych przez zapachy.
Zespół lekarzy, pielęgniarek, radiografów i fizyków medycznych z Edinburgh Cancer Centre zebrał próbki oddechu od uczestników poddawanych leczeniu raka. Próbki były następnie analizowane przez dwa zespoły chemików i informatyków.
Gdy chemicy zidentyfikowali ręcznie wiele związków, szybkie komputery otrzymały dane do trenowania sieci głębokiego uczenia. Obliczenia zostały przyspieszone przez specjalne urządzenia zwane GPU, które mogą przetwarzać wiele różnych informacji jednocześnie. Sieci głębokiego uczenia się uczyły się coraz więcej z każdej próbki oddechu, dopóki nie rozpoznali określonych wzorców, które ujawniły określone związki w oddechu.
Prosta prezentacja procesu: od związków w próbkach powietrza lub oddechu do wizualizacji wykrytych substancji. (James Gathany) W tym pierwszym badaniu skupiono się na rozpoznaniu grupy chemikaliów zwanych aldehydami, które często kojarzą się z substancjami zapachowymi, ale także z warunkami stresu i chorobami u ludzi.
Komputery wyposażone w tę technologię potrzebują tylko kilku minut na samodzielną analizę próbki oddechu, która wcześniej zajmowała wiele godzin przez człowieka-eksperta. W efekcie sztuczna inteligencja sprawia, że cały proces jest tańszy - ale przede wszystkim czyni go bardziej niezawodnym. Co ciekawsze, to inteligentne oprogramowanie zdobywa wiedzę i z czasem się ulepsza, analizując więcej próbek. W rezultacie metoda nie jest ograniczona do żadnej konkretnej substancji. Za pomocą tej techniki można nauczyć systemy głębokiego uczenia się w zakresie wykrywania niewielkich ilości lotnych związków o potencjalnie szerokim zastosowaniu w medycynie, kryminalistyce, analizach środowiskowych i innych.
Jeśli system AI może wykryć markery choroby, wówczas możliwe staje się również zdiagnozowanie, czy jesteśmy chorzy, czy nie. Ma to duży potencjał, ale może również okazać się kontrowersyjne. Sugerujemy po prostu, że sztuczną inteligencję można wykorzystać jako narzędzie do wykrywania substancji w powietrzu. Nie musi to koniecznie diagnozować ani podejmować decyzji. Ostateczne wnioski i decyzje pozostawiamy nam.
Ten artykuł został pierwotnie opublikowany w The Conversation.
Andrea Soltoggio, wykładowca, Uniwersytet Loughborough
