AI erlangt einen Geruchssinn, der Krankheiten im menschlichen Atem erkennen kann

AI erlangt einen Geruchssinn, der Krankheiten im menschlichen Atem erkennen kannAI kann Verbindungen in deinem Atem analysieren. James Gathany

Künstliche Intelligenz (AI) ist am besten bekannt für seine Fähigkeit zu sehen (wie in driverless Autos) und hör zu (wie in Alexa und andere Hausangestellte). Von nun an, es kann auch riechen. Meine Kollegen und ich entwickeln ein KI-System, das den menschlichen Atem riechen und lernen kann, eine Reihe von Krankheit freisetzenden Substanzen zu identifizieren, die wir ausatmen könnten.

Der Geruchssinn wird von Tieren und Tieren genutzt sogar Pflanzen um Hunderte von verschiedenen Substanzen zu identifizieren, die in der Luft schweben. Aber im Vergleich zu anderen Tieren ist der menschliche Geruchssinn weit weniger entwickelt und wird sicherlich nicht für tägliche Aktivitäten verwendet. Aus diesem Grund ist sich der Mensch nicht der Fülle von Informationen bewusst, die durch die Luft übertragen werden können und von einem hochempfindlichen Geruchssystem wahrgenommen werden können. AI könnte das ändern.

Seit einigen Jahrzehnten können Laboratorien auf der ganzen Welt mit Hilfe von Maschinen kleinste Mengen von Substanzen in der Luft nachweisen. Diese Maschinen, genannt Gaschromatographie-Massenspektrometer oder GC-MS, kann die Luft analysieren, um Tausende von verschiedenen Molekülen zu entdecken flüchtige organische Verbindungen.

Bei der GC-MS-Maschine wird jede Verbindung in einer Luftprobe zuerst getrennt und dann in Fragmente zertrümmert, wodurch ein markanter Fingerabdruck entsteht, von dem Verbindungen erkannt werden können. Das Bild unten ist eine Visualisierung eines kleinen Teils der Daten aus einer Analyse einer Atemprobe.

Jeder Peak repräsentiert ein Fragment eines Moleküls. Die besonderen Muster solcher Peaks zeigen das Vorhandensein von verschiedenen Substanzen. Oft kann sogar der kleinste Peak entscheidend sein. Unter den mehreren hundert Verbindungen, die im menschlichen Atem vorhanden sind, können einige von ihnen das Vorhandensein von verschiedenen Krebsarten zeigen, sogar in frühen Stadien. Laboratorien auf der ganzen Welt experimentieren deshalb mit GC-MS als nicht-invasives Diagnosewerkzeug, um viele Krankheiten schmerzfrei und rechtzeitig zu erkennen.

Leider kann der Prozess sehr zeitaufwendig sein. Große Datenmengen müssen manuell von Experten überprüft und analysiert werden. Die schiere Menge an Verbindungen und die Komplexität der Daten bedeuten, dass selbst Experten lange brauchen, um eine einzelne Probe zu analysieren. Menschen sind auch anfällig für Fehler, können eine Verbindung vermissen oder eine Verbindung für eine andere verwechseln.

Wie künstliche Intelligenz helfen kann

Als Teil der Loughborough University's Data Science-TeamMeine Kollegen und ich adaptieren die neueste Technologie der künstlichen Intelligenz, um eine andere Art von Daten wahrzunehmen und zu lernen: die chemischen Verbindungen in Atemproben. Mathematische Modelle inspiriert vom Gehirn, genannt tiefe Lernnetzwerkewurden speziell entwickelt, um die Spuren von Gerüchen zu "lesen".


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Ein Team von Ärzten, Krankenschwestern, Radiologen und Medizinphysikern am Edinburgh Krebszentrum gesammelte Atemproben von Teilnehmern, die sich einer Krebsbehandlung unterzogen haben. Die Proben wurden dann von zwei Teams von Chemikern und Informatikern analysiert.

Sobald eine Anzahl von Verbindungen von den Chemikern manuell identifiziert worden war, erhielten schnelle Computer die Daten, um Netzwerke für tiefes Lernen zu trainieren. Die Berechnung wurde durch spezielle Geräte beschleunigt, sogenannte GPUs, die mehrere verschiedene Informationen gleichzeitig verarbeiten können. Die tiefen Lernnetzwerke lernten mehr und mehr aus jeder Atemprobe, bis sie spezifische Muster erkennen konnten, die spezifische Verbindungen im Atem enthüllten.

In dieser ersten Studie lag der Schwerpunkt auf der Erkennung einer Gruppe von Chemikalien, Aldehyde genannt, die oft mit Düften, aber auch mit Stresszuständen und Erkrankungen des Menschen in Verbindung gebracht werden.

Computer, die mit dieser Technologie ausgestattet sind, benötigen nur wenige Minuten, um eine Atemprobe autonom zu analysieren, die zuvor von einem menschlichen Experten Stunden in Anspruch genommen hat. Effektiv macht AI den gesamten Prozess billiger - vor allem aber macht er es zuverlässiger. Noch interessanter ist, dass diese intelligente Software Wissen erwirbt und sich im Laufe der Zeit verbessert, wenn mehr Proben analysiert werden. Daher ist das Verfahren nicht auf eine bestimmte Substanz beschränkt. Mit dieser Technik können Deep-Learning-Systeme trainiert werden, um kleine Mengen flüchtiger Verbindungen mit potenziell breiten Anwendungen in der Medizin, Forensik, Umweltanalyse und anderen zu entdecken.

Das GesprächWenn ein KI-System Krankheitsmarker erkennen kann, wird es möglich, auch zu diagnostizieren, ob wir krank sind oder nicht. Dies hat ein großes Potenzial, könnte sich aber auch als kontrovers erweisen. Wir schlagen einfach vor, dass AI als ein Werkzeug zum Nachweis von Substanzen in der Luft verwendet werden könnte. Es muss nicht unbedingt diagnostizieren oder eine Entscheidung treffen. Die endgültigen Schlussfolgerungen und Entscheidungen sind uns überlassen.

Über den Autor

Andrea Soltoggio, Dozent, Loughborough University

Dieser Artikel wurde ursprünglich veröffentlicht am Das Gespräch.. Lies das Original Artikel.

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