«`html
Выявление скрытой информации в высокоразмерных клинических данных с помощью нового метода ИИ от Google Research
Высокоразмерные клинические данные (HDCD) — это наборы данных в области здравоохранения, где количество переменных (или признаков) значительно превышает количество пациентов (или наблюдений). При увеличении количества переменных пространство данных растет экспоненциально, требуя значительных вычислительных ресурсов для обработки и анализа. Кроме того, модели, построенные на высокоразмерных данных, могут быть трудными для интерпретации, затрудняя клиническое принятие решений. Трудности в получении больших наборов данных с полными метками болезней и ограничения стандартных меток болезней в отражении сложных биологических свойств ограничивают эффективное использование HDCD в геномных исследованиях.
Решение от Google Research: метод REGLE
Команда GoogleAI разработала новый подход под названием REpresentation Learning for Genetic discovery on Low-dimensional Embeddings (REGLE), который предназначен для преодоления этих ограничений. REGLE использует надзорное обучение представлений для преобразования HDCD в низкоразмерные вложения без необходимости меток болезней. Этот метод интегрирует экспертно определенные признаки (EDFs) там, где они доступны, и обеспечивает более эффективный и всесторонний генетический анализ.
REGLE использует вариационный автокодировщик (VAE) для изучения нелинейных, низкоразмерных, различимых представлений HDCD. Процесс включает три основных этапа: изучение вложений HDCD через VAE, проведение GWAS на этих вложениях для выявления генетических ассоциаций и создание полигенных скоростей риска (PRSs) из вложений для предсказания конкретных болезней или признаков, возможно, с использованием небольшого количества меток болезней. Метод был протестирован на двух типах HDCD — спирограммах и PPGs — и продемонстрировал значительные улучшения. REGLE обнаружил новые генетические локусы, связанные с функциями легких и сердца, которые не были выявлены традиционными методами.
В заключение, метод REGLE предоставляет надежное решение для генетического анализа с использованием высокоразмерных клинических данных, позволяя обнаружить скрытые генетические сигналы и улучшить предсказание болезней. Путем устранения необходимости обширных меток болезней и включения экспертных признаков, REGLE эффективно решает ограничения традиционных методов.
Подробнее о исследовании можно узнать в статье.
«`
«`html
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Google Research Presents a Novel AI Method for Genetic Discovery that can Harness Hidden Information in High-Dimensional Clinical Data.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
