AI และแมชชีนเลิร์นนิงในชีวสารสนเทศ: นวัตกรรมการขับเคลื่อนคู่ที่ทรงพลัง

ความก้าวหน้าในเทคนิคการหาลำดับดีเอ็นเอทำให้นักวิจัยสามารถจัดลำดับจีโนมมนุษย์ได้ภายในเวลาเพียงหนึ่งวัน ซึ่งเป็นงานที่ครั้งหนึ่งต้องใช้เวลาถึงทศวรรษกว่าจะเสร็จสมบูรณ์ นี่เป็นเพียงหนึ่งในการมีส่วนร่วมอันทรงพลังของแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ต่อชีวสารสนเทศ

เนื่องจากบริษัทเทคโนโลยีชีวภาพหลายแห่งจ้างที่ปรึกษา ML เพื่ออำนวยความสะดวกในกระบวนการจัดการข้อมูลชีวการแพทย์ AI ในตลาดชีวสารสนเทศจึงเติบโตอย่างต่อเนื่อง คาดว่าจะสูงถึง $37,027.96 ภายในปี 2029 โดยเติบโตที่ CAGR 42.7% จากปี 2022 คุณต้องการเป็นส่วนหนึ่งของการปฏิวัติดิจิทัลนี้หรือไม่?

บทความนี้ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ ML โดยย่อ อธิบายวิธีการสนับสนุนการวิจัยทางชีวการแพทย์ และระบุความท้าทายที่คุณอาจเผชิญในการใช้เทคโนโลยีนี้

รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับชีวสารสนเทศ

ML เป็นส่วนย่อยของสาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่กว้างขึ้น ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้ได้อย่างอิสระจากข้อมูลและดำเนินงานที่ไม่ได้ตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนให้จัดการ เป้าหมายคือเพื่อให้เครื่องจักรมีความสามารถในการทำงานที่ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เช่น การวินิจฉัย การวางแผน และการทำนาย

การเรียนรู้ของเครื่องมีสองประเภทหลัก

1. การเรียนรู้ภายใต้การดูแลอาศัยชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อสอนอัลกอริทึมวิธีใช้ระบบการจำแนกประเภทที่มีอยู่ รวมถึงวิธีการคาดการณ์ตามระบบดังกล่าว ML ประเภทนี้ใช้เพื่อฝึกแผนผังการตัดสินใจและโครงข่ายประสาทเทียม
2. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนจะไม่ใช้ป้ายกำกับ อัลกอริทึมพยายามเปิดเผยรูปแบบข้อมูลด้วยตัวเองแทน กล่าวอีกนัยหนึ่งคือพวกเขาเรียนรู้สิ่งที่เราไม่สามารถสอนโดยตรงได้ ซึ่งเปรียบได้กับการทำงานของสมองมนุษย์

นอกจากนี้ยังสามารถรวมข้อมูลที่มีป้ายกำกับและไม่มีป้ายกำกับระหว่างการฝึกอบรม ซึ่งจะส่งผลให้เกิดการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน ML ประเภทนี้มีประโยชน์เมื่อคุณไม่มีข้อมูลที่มีป้ายกำกับคุณภาพสูงเพียงพอสำหรับแนวทางการเรียนรู้แบบมีผู้สอน แต่คุณยังต้องการใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อควบคุมกระบวนการเรียนรู้

เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่นิยมใช้มากที่สุดในชีวสารสนเทศคืออะไร?

อัลกอริทึมเหล่านี้บางส่วนจัดอยู่ในหมวดหมู่การเรียนรู้ภายใต้การดูแล/ไม่มีผู้ดูแลอย่างเคร่งครัด และบางส่วนสามารถใช้กับทั้งสองวิธีได้

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นชุดของเทคนิคที่สามารถเข้าใจภาษามนุษย์ที่ไม่มีโครงสร้าง

ตัวอย่างเช่น NLP สามารถค้นหาปริมาณงานวิจัยทางชีววิทยา รวบรวมข้อมูลในหัวข้อที่กำหนดจากแหล่งต่างๆ และแปลผลการวิจัยจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง นอกเหนือจากเอกสารการวิจัยการขุดแล้ว โซลูชัน NLP ยังสามารถแยกวิเคราะห์ฐานข้อมูลชีวการแพทย์ที่เกี่ยวข้องได้

NLP สามารถให้ประโยชน์กับสาขาชีวสารสนเทศได้ด้วยวิธีต่อไปนี้

• ตีความความแปรปรวนทางพันธุกรรม
• วิเคราะห์อาร์เรย์การแสดงออกของ DNA
• อธิบายการทำงานของโปรตีน
• มองหาเป้าหมายยาใหม่

โครงข่ายประสาทเทียม

โครงสร้างเหล่านี้เป็นโครงสร้างหลายชั้นซึ่งประกอบด้วยโหนด/เซลล์ประสาท เซลล์ประสาทในชั้นที่อยู่ติดกันเชื่อมต่อกันผ่านลิงก์ แต่เซลล์ประสาทในชั้นหนึ่งจะไม่เชื่อมโยงกัน เซลล์ประสาทในชั้นหนึ่งรับข้อมูล ประมวลผล และส่งผ่านข้อมูลไปยังชั้นถัดไป และกระบวนการนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลจะไปถึงเลเยอร์เอาต์พุต

เครือข่ายประสาทพื้นฐานที่สุดเรียกว่า perceptron ประกอบด้วยเซลล์ประสาทหนึ่งเซลล์ที่ทำหน้าที่เป็นตัวจำแนกประเภท เซลล์ประสาทนี้รับอินพุตและวางไว้ในหนึ่งในสองคลาสโดยใช้ฟังก์ชันการเลือกปฏิบัติเชิงเส้น ในโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ ไม่มีการจำกัดจำนวนเลเยอร์หรือจำนวนโหนดในหนึ่งเลเยอร์

สามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อ:

• จำแนกโปรไฟล์การแสดงออกของยีน
• ทำนายโครงสร้างโปรตีน
• ลำดับดีเอ็นเอ

การรวมกลุ่ม

การจัดกลุ่มแบบไม่ดูแลคือกระบวนการจัดองค์ประกอบเป็นกลุ่มต่างๆ ตามคำจำกัดความที่ให้มาของความคล้ายคลึงกัน จากผลของการจำแนกประเภทดังกล่าว องค์ประกอบที่อยู่ในกลุ่มหนึ่งจะสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิด และแตกต่างจากองค์ประกอบในกลุ่มอื่นๆ

ซึ่งแตกต่างจากการจำแนกประเภทภายใต้การดูแล ในการทำคลัสเตอร์ เราไม่รู้ล่วงหน้าว่าจะสร้างคลัสเตอร์จำนวนเท่าใด ตัวอย่างหนึ่งที่โด่งดังของแนวทาง ML นี้ในชีวสารสนเทศศาสตร์คือการทำโปรไฟล์การแสดงออกของยีนแบบ microarray โดยที่ยีนที่มีระดับการแสดงออกคล้ายกันจะอยู่ในคลัสเตอร์เดียว

การลดขนาด

ในปัญหาการจำแนกประเภท ML การจำแนกประเภทจะดำเนินการตามปัจจัย/คุณลักษณะ บางครั้งมีปัจจัยมากเกินไปที่ส่งผลต่อผลลัพธ์สุดท้าย ทำให้ชุดข้อมูลยากต่อการมองเห็นและจัดการ อัลกอริธึมการลดขนาดสามารถลดจำนวนคุณลักษณะ ทำให้ชุดข้อมูลสามารถจัดการได้มากขึ้น ตัวอย่างเช่น ปัญหาการจัดประเภทภูมิอากาศอาจมีความชื้นและปริมาณน้ำฝนรวมอยู่ด้วย ทั้งสองนี้สามารถยุบเป็นปัจจัยเดียวเพื่อความเรียบง่ายเนื่องจากทั้งสองเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด

การลดขนาดมีสององค์ประกอบหลัก

• การเลือกคุณลักษณะ: การเลือกชุดย่อยของตัวแปรเพื่อแสดงแบบจำลองทั้งหมดโดยการฝัง การกรอง หรือการตัดคุณลักษณะ
• การแยกคุณลักษณะ: ลดจำนวนมิติในชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น พื้นที่ 3 มิติสามารถแบ่งออกเป็นสองมิติ 2 มิติ

อัลกอริทึมประเภทนี้ใช้เพื่อบีบอัดชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อลดเวลาในการคำนวณและข้อกำหนดในการจัดเก็บ นอกจากนี้ยังสามารถกำจัดคุณลักษณะที่ซ้ำซ้อนในข้อมูลได้อีกด้วย

ตัวแยกประเภทของต้นไม้การตัดสินใจ

นี่คือหนึ่งในตัวแยกประเภทการเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบคลาสสิกที่ได้รับความนิยมมากที่สุด อัลกอริทึมเหล่านี้ใช้วิธีการเรียกซ้ำเพื่อสร้างแบบจำลองแผนผังลำดับงาน ซึ่งแต่ละโหนดจะแสดงถึงการทดสอบคุณลักษณะ ขั้นแรก อัลกอริทึมจะกำหนดโหนดบนสุด ซึ่งก็คือรูท จากนั้นจึงสร้างทรีแบบเรียกซ้ำทีละพารามิเตอร์ โหนดสุดท้ายในแต่ละลำดับเรียกว่า "โหนดใบไม้" มันแสดงถึงการจำแนกขั้นสุดท้ายและถือป้ายชื่อชั้นเรียน

แบบจำลองแผนผังการตัดสินใจต้องการพลังการคำนวณสูงในระหว่างการฝึกอบรม แต่หลังจากนั้นก็สามารถทำการจำแนกประเภทได้โดยไม่ต้องใช้การคำนวณมาก ข้อได้เปรียบหลักที่ตัวแยกประเภทเหล่านี้นำมาสู่ฟิลด์ชีวสารสนเทศคือสร้างกฎที่เข้าใจได้และผลลัพธ์ที่อธิบายได้

สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์

นี่คือโมเดล ML ภายใต้การดูแลที่สามารถแก้ปัญหาการจำแนกประเภทสองกลุ่มได้ ในการจำแนกจุดข้อมูล อัลกอริทึมเหล่านี้จะมองหาไฮเปอร์เพลนที่เหมาะสมที่สุดซึ่งจะแบ่งข้อมูลออกเป็นสองคลาสโดยมีระยะห่างสูงสุดระหว่างจุดข้อมูล

จุดที่อยู่ที่ด้านใดด้านหนึ่งของไฮเปอร์เพลนเป็นของคลาสต่างๆ มิติของไฮเปอร์เพลนขึ้นอยู่กับจำนวนคุณลักษณะ ในกรณีของคุณลักษณะสองประการ ขอบเขตการตัดสินใจจะเป็นเส้น ด้วยคุณสมบัติ 3 ประการ จึงเป็นเพลต 2 มิติ คุณลักษณะนี้ทำให้ยากต่อการใช้ SVM สำหรับการจำแนกประเภทที่มีคุณสมบัติมากกว่าสามประการ

วิธีนี้มีประโยชน์ในการระบุการคำนวณของยีน RNA ที่ใช้งานได้ สามารถเลือกชุดยีนที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการตรวจหามะเร็งตามข้อมูลการแสดงออก

5 อันดับแรกของการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในชีวสารสนเทศ

หลังจากแนะนำสั้น ๆ เกี่ยวกับ ML และเน้นอัลกอริทึม ML ที่ใช้บ่อยที่สุดแล้ว มาดูกันว่าจะนำไปปรับใช้ในสาขาชีวสารสนเทศได้อย่างไร

หากกรณีการใช้งานเหล่านี้ตรงกับคุณ ให้ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านซอฟต์แวร์ AI เพื่อปรับใช้โซลูชันที่กำหนดเองสำหรับธุรกิจของคุณ

1. อำนวยความสะดวกในการทดลองแก้ไขยีน

การตัดต่อยีนหมายถึงการจัดการองค์ประกอบทางพันธุกรรมของสิ่งมีชีวิตโดยการลบ แทรก และแทนที่ส่วนหนึ่งของลำดับดีเอ็นเอ โดยทั่วไปกระบวนการนี้อาศัยเทคนิค CRISPR ซึ่งค่อนข้างมีประสิทธิภาพ แต่ยังมีการปรับปรุงอีกมากที่ต้องการในด้านการเลือกลำดับดีเอ็นเอที่ถูกต้องสำหรับการจัดการ และนี่คือสิ่งที่ ML สามารถช่วยได้ เมื่อใช้แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับชีวสารสนเทศ นักวิจัยสามารถปรับปรุงการออกแบบการทดลองแก้ไขยีนและทำนายผลลัพธ์ได้

ทีมวิจัยใช้อัลกอริธึม ML เพื่อค้นหาการผสมที่เหมาะสมที่สุดของกรดอะมิโนตกค้าง ซึ่งช่วยให้ Cas9 โปรตีนแก้ไขจีโนมจับกับ DNA เป้าหมายได้ เนื่องจากตัวแปรเหล่านี้มีจำนวนมาก การทดลองดังกล่าวอาจมีขนาดใหญ่เกินไป แต่การใช้วิธีการทางวิศวกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย ML ช่วยลดภาระการคัดกรองได้ประมาณ 95%

2. การระบุโครงสร้างโปรตีน

โปรตีโอมิกส์คือการศึกษาโปรตีน ปฏิสัมพันธ์ องค์ประกอบ และบทบาทในร่างกายมนุษย์ ฟิลด์นี้เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลทางชีวภาพจำนวนมากและมีราคาแพงในการคำนวณ ดังนั้นเทคโนโลยีเช่น ML ในชีวสารสนเทศจึงมีความจำเป็นที่นี่

หนึ่งในการใช้งานที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในสาขานี้คือการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อจัดตำแหน่งกรดอะมิโนของโปรตีนออกเป็นสามประเภท ได้แก่ แผ่น เกลียว และขดลวด โครงข่ายประสาทเทียมสามารถบรรลุความแม่นยำ 84% โดยขีดจำกัดทางทฤษฎีอยู่ที่ 88%–90%

การใช้ ML ในโปรตีโอมิกส์อีกอย่างหนึ่งคือการให้คะแนนแบบจำลองโปรตีน ซึ่งเป็นงานที่จำเป็นต่อการทำนายโครงสร้างโปรตีน ในแนวทาง ML เพื่อชีวสารสนเทศ นักวิจัยจาก Fayetteville State University ใช้ ML เพื่อปรับปรุงการให้คะแนนโมเดลโปรตีน พวกเขาแบ่งโมเดลโปรตีนภายใต้คำถามออกเป็นกลุ่มๆ และใช้ล่าม ML เพื่อตัดสินใจเลือกเวกเตอร์คุณลักษณะเพื่อประเมินโมเดลที่เป็นของแต่ละกลุ่ม เวกเตอร์ฟีเจอร์เหล่านี้ถูกนำมาใช้ในภายหลังเพื่อปรับปรุงอัลกอริทึม ML ในขณะที่ฝึกพวกมันในแต่ละกลุ่มแยกกัน

3. การจำแนกยีนที่เกี่ยวข้องกับโรค

นักวิจัยกำลังใช้ ML ในชีวสารสนเทศมากขึ้นเพื่อระบุยีนที่น่าจะเกี่ยวข้องกับโรคเฉพาะ สิ่งนี้ทำได้โดยการวิเคราะห์ microarrays การแสดงออกของยีนและการจัดลำดับ RNA

การระบุยีนได้รับแรงผลักดันในการศึกษาเกี่ยวกับมะเร็งเพื่อระบุยีนที่มีแนวโน้มที่จะก่อให้เกิดมะเร็ง เช่นเดียวกับการจำแนกเนื้องอกโดยการวิเคราะห์ในระดับโมเลกุล

ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์กลุ่มหนึ่งที่มหาวิทยาลัยวอชิงตันใช้ ML ในอัลกอริทึมชีวสารสนเทศ ซึ่งรวมถึงแผนผังการตัดสินใจ เครื่องเวกเตอร์สนับสนุน และโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อทดสอบความสามารถในการทำนายและจำแนกประเภทของมะเร็ง นักวิจัยใช้ข้อมูลการจัดลำดับ RNA จากโครงการ Cancer Genome Atlas และค้นพบว่าเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนเชิงเส้นมีความแม่นยำมากที่สุด โดยมีความแม่นยำถึง 95.8% ในการจำแนกประเภทมะเร็ง

ในอีกตัวอย่างหนึ่ง นักวิจัยใช้ ML เพื่อจำแนกประเภทมะเร็งเต้านมตามข้อมูลการแสดงออกของยีน ทีมนี้ยังอาศัยข้อมูลของโครงการ Cancer Genome Atlas นักวิจัยจำแนกกลุ่มตัวอย่างเป็นมะเร็งเต้านมที่ให้ผลลบสามเท่า ซึ่งเป็นหนึ่งในมะเร็งเต้านมที่อันตรายถึงชีวิตมากที่สุด และไม่เป็นมะเร็งเต้านมที่ให้ผลลบสามเท่า และเป็นอีกครั้งที่ตัวแยกประเภทเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

เมื่อพูดถึงโรคที่ไม่ใช่มะเร็ง นักวิจัยจาก University of Pennsylvania อาศัย ML ในการระบุยีนที่จะเป็นเป้าหมายที่เหมาะสมสำหรับยารักษาโรคหลอดเลือดหัวใจ (CAD) ทีมใช้ ML-powered Tree-based Pipeline Optimization Tool (TPOT) เพื่อระบุการรวมกันของ single nucleotide polymorphisms (SNPs) ที่เกี่ยวข้องกับ CAD พวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลจีโนมจาก UK Biobank และค้นพบ SNP ที่เกี่ยวข้อง 28 รายการ ความสัมพันธ์ระหว่าง SNP ที่อยู่ด้านบนของรายการนี้และ CAD ได้รับการกล่าวถึงก่อนหน้านี้ในเอกสาร และงานวิจัยนี้ได้ตรวจสอบการประยุกต์ใช้ ML

4. สำรวจฐานความรู้เพื่อค้นหารูปแบบที่มีความหมาย

เทคโนโลยีการจัดลำดับขั้นสูงจะเพิ่มฐานข้อมูลจีโนมเป็นสองเท่าทุก ๆ 2.5 ปี และนักวิจัยกำลังมองหาวิธีดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากความรู้ที่สั่งสมมานี้ ML ในชีวสารสนเทศศาสตร์สามารถกรองสิ่งตีพิมพ์และรายงานทางชีวการแพทย์เพื่อระบุยีนและโปรตีนต่างๆ และค้นหาหน้าที่การทำงานของพวกมัน นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในการอธิบายประกอบฐานข้อมูลโปรตีนและเสริมด้วยข้อมูลที่ดึงมาจากวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์

ตัวอย่างหนึ่งมาจากกลุ่มนักวิจัยที่ใช้ชีวสารสนเทศและ ML ในการขุดวรรณกรรมเพื่ออำนวยความสะดวกในการให้คะแนนโมเดลโปรตีน การสร้างแบบจำลองโครงสร้างของจุดเชื่อมต่อโปรตีน-โปรตีนโดยทั่วไปจะส่งผลให้เกิดแบบจำลองหลาย ๆ แบบที่ได้รับคะแนนเพิ่มเติมตามข้อจำกัดของโครงสร้าง ทีมใช้อัลกอริธึม ML เพื่อสำรวจเอกสาร PubMed เกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ของโปรตีนและโปรตีน ค้นหาสารตกค้างที่สามารถช่วยสร้างข้อจำกัดเหล่านี้สำหรับการให้คะแนนแบบจำลอง และเพื่อให้แน่ใจว่าข้อจำกัดนั้นมีความเกี่ยวข้องกัน นักวิทยาศาสตร์ได้สำรวจความสามารถของอัลกอริธึม ML ต่างๆ เพื่อตรวจสอบความเกี่ยวข้องของสิ่งตกค้างที่ค้นพบทั้งหมด

งานวิจัยนี้เผยให้เห็นว่าทั้งโครงข่ายประสาทเทียมที่มีราคาแพงในการคำนวณและเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนที่ใช้ทรัพยากรน้อยกว่านั้นให้ผลลัพธ์ที่คล้ายกันมาก

5. การนำยาเสพติดกลับมาใช้ใหม่

การนำยากลับมาใช้ใหม่หรือการสร้างโปรไฟล์ซ้ำเป็นเทคนิคที่นักวิทยาศาสตร์ใช้ในการค้นพบการใช้งานใหม่ที่ไม่ได้มีไว้สำหรับยาที่มีอยู่ นักวิจัยนำ AI มาใช้ในชีวสารสนเทศเพื่อทำการวิเคราะห์ยาในฐานข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น BindingDB และ DrugBank มีแนวทางหลักสามประการสำหรับการนำยากลับมาใช้ใหม่

• ปฏิกิริยาระหว่างยากับเป้าหมายจะพิจารณาถึงความสามารถของยาในการจับกับโปรตีนเป้าหมายโดยตรง
• ปฏิกิริยาระหว่างยาและยาจะตรวจสอบว่ายาออกฤทธิ์อย่างไรเมื่อนำมารวมกัน
• ปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีนกับโปรตีนจะมองเข้าไปในพื้นผิวของโปรตีนภายในเซลล์ที่มีปฏิสัมพันธ์ และพยายามค้นหาฮอตสปอตและไซต์อัลโลสเตอริก

นักวิจัยจาก China University of Petroleum และ Shandong University ได้พัฒนาอัลกอริธึมโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและใช้กับฐานข้อมูล DrugBank พวกเขาต้องการศึกษาปฏิสัมพันธ์ระหว่างโมเลกุลของยากับ mitochondrial fusion protein 2 (MFN2) ซึ่งเป็นหนึ่งในโปรตีนหลักที่สามารถทำให้เกิดโรคอัลไซเมอร์ได้ การศึกษาระบุ 15 โมเลกุลยาที่มีศักยภาพในการจับ จากการตรวจสอบเพิ่มเติม ปรากฏว่ามี 11 รายที่สามารถเทียบท่ากับ MFN2 ได้สำเร็จ และห้าคนมีแรงยึดเกาะปานกลางถึงแรง

ความท้าทายที่นำเสนอโดย ML ในชีวสารสนเทศ

ML ในชีวสารสนเทศศาสตร์แตกต่างจาก ML ในภาคอื่นๆ เนื่องจากปัจจัยสี่ประการด้านล่าง ซึ่งเป็นความท้าทายหลักในการใช้ ML ในสาขานี้

1. การใช้ AI ในชีวสารสนเทศนั้นมีค่าใช้จ่ายสูง เพื่อให้อัลกอริทึมทำงานได้อย่างถูกต้อง คุณต้องได้รับชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม การสแกนหน้าอก 10,000 ครั้งหรือข้อมูลทางการแพทย์ประเภทอื่นสำหรับเรื่องนั้นมีค่าใช้จ่ายค่อนข้างสูง
2. มีปัญหาที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลการฝึกอบรม ในฟิลด์อื่นๆ หากคุณมีข้อมูลการฝึกอบรมไม่เพียงพอ คุณสามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อขยายชุดข้อมูลของคุณได้ อย่างไรก็ตาม เคล็ดลับนี้อาจไม่เหมาะสมเมื่อพูดถึงอวัยวะของมนุษย์ ปัญหาคือซอฟต์แวร์สร้างการสแกนของคุณอาจสร้างการสแกนของมนุษย์จริงๆ และหากคุณเริ่มใช้สิ่งนั้นโดยไม่ได้รับอนุญาตจากบุคคลนั้น คุณจะละเมิดความเป็นส่วนตัวของบุคคลนั้นอย่างร้ายแรง
3. ความท้าทายอีกประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลการฝึกอบรมคือ หากคุณต้องการสร้างอัลกอริทึมที่ทำงานกับโรคหายาก ในตอนแรกจะไม่มีข้อมูลมากมายให้ใช้งาน
4. ระดับความมั่นใจต้องสูงมาก เมื่อชีวิตมนุษย์ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของอัลกอริธึม มีความเสี่ยงมากเกินไป ซึ่งไม่เหลือที่ว่างสำหรับข้อผิดพลาด
5. แพทย์จะไม่เปิดให้ใช้แบบจำลอง ML หากไม่เข้าใจวิธีการสร้างคำแนะนำ คุณสามารถใช้ AI ที่อธิบายได้แทน แต่อัลกอริทึมเหล่านี้ไม่มีประสิทธิภาพเท่าโมเดลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลในกล่องดำ

สำหรับความท้าทายทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับ AI และเคล็ดลับการใช้งาน โปรดดูบทความและ eBook ฟรีของเรา

เพื่อสรุป

เทคโนโลยี AI และ ML มีการใช้งานมากมายในด้านการแพทย์และชีววิทยา ในบล็อกของเรา คุณสามารถค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI ในการทดลองทางคลินิก รวมถึงการใช้ AI ในการวินิจฉัยและการรักษาโรคมะเร็ง ตลอดจนประโยชน์อื่นๆ ในการดูแลสุขภาพ

ชีวสารสนเทศเป็นอีกสาขาหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการแพทย์ซึ่งโซลูชันทางการแพทย์ที่ใช้ ML และ AI นั้นมีประโยชน์ ชีวสารสนเทศศาสตร์ต้องการการจัดการข้อมูลจำนวนมากในรูปแบบต่างๆ เช่น ลำดับจีโนม โครงสร้างโปรตีน และสิ่งพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์ ML เป็นที่รู้จักกันดีในด้านความสามารถในการประมวลผลข้อมูล อย่างไรก็ตาม โมเดลชีวสารสนเทศ AI จำนวนมากมีราคาแพงในการใช้งาน อาจใช้เงินหลายแสนดอลลาร์ในการฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก ตัวอย่างเช่น การฝึกโมเดล AlphaFold2 สำหรับการทำนายโครงสร้างโปรตีนนั้นใช้ GPU เทียบเท่ากับ 100–200 ตัวที่ทำงานเป็นเวลาหลายสัปดาห์

คุณสามารถค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่คาดหวังในด้านราคาได้ในบทความของเราเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายเท่าใดในการติดตั้ง AI หากคุณต้องการปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงในชีวสารสนเทศ ติดต่อเรา เราจะทำงานร่วมกับคุณเพื่อค้นหารุ่น ML ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงบประมาณที่เหมาะสม

กำลังพิจารณาที่จะปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงในชีวสารสนเทศ แต่ไม่แน่ใจว่ารูปแบบใดที่เหมาะกับคุณ ได้รับการติดต่อ! เราจะช่วยคุณเลือกประเภท ML ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงาน นอกจากนี้ เรายังช่วยคุณสร้าง/ปรับแต่ง ฝึกฝน และปรับใช้อัลกอริทึม

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกบนเว็บไซต์ Itrex