Нововъзникващите технологии за машинно самообучение (МС) имат потенциала значително да подобрят изследванията и лечението на редки заболявания, които представляват огромен набор от заболявания, засягащи малка част от цялото население. Алгоритмите за изкуствен интелект (ИИ) могат да помогнат за бързото идентифициране на модели и асоциации, които биха били трудни или невъзможни за откриване от човешки анализатори. Техниките за прогнозно моделиране като дълбоко обучение са използвани за прогнозиране на прогресията на редки заболявания, което позволява разработването на по-целенасочени лечения. Нещо повече, ИИ също показа обещаващи резултати в областта на разработването на лекарства за редки заболявания с идентифицирането на субпопулации от пациенти, които е най-вероятно да отговорят на определено лекарство. Този доклад има за цел да подчертае постиженията на ИИ – алгоритмите в изследването на редки заболявания през последното десетилетие и да даде съвет на изследователите кои методи са се доказали като най-ефективни. Прегледът ще се съсредоточи върху специфични редки заболявания, както е определена заболеваемост, която не надвишава 1-9/100 000 в Orphanet, и ще разгледа кои методи на ИИ са били най-успешни в тяхното изследване. Прочетете цялата статия тук.
209