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AI 配合惡性腦瘤治療 有望提升治療與生活品質

2018/8/15 文/實習記者吳佳穎

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麻省理工學院媒體實驗室近期開發出一種人工智慧(AI)系統,能針對膠質母細胞瘤(glioblastoma)患者,在確定能夠有效縮小腫瘤大小的情況下給予最低的藥物劑量。這項成果將展示於 2018 年史丹佛大學機器學習醫療保健會議(2018 Machine Learning for Healthcare conference)上。

膠質母細胞瘤(腦或脊髓中的惡性腫瘤)的患者在確診後,通常五年左右便可能死亡。期間,醫師為了縮小病患之腫瘤體積,經常以化療、放療及其他藥物配合治療,而這些藥物可能會給患者的身心靈帶來異常沉重的負擔。

為了減輕病患在治療期間的痛苦及降低藥物的副作用,研究人員利用強化學習(reinforcement learning , RL)的人工智慧訓練技術,藉由 AI 精密計算患者的患病情況以及各藥物療效等變數,提供病患藥物的最適劑量,以減少過量藥物帶來的副作用。

首先,研究人員根據先前治療紀錄的大數據中,挑出 50 名膠質母細胞瘤患者作為本次研究的實驗組,接著讓 AI 在此段療程(通常為數週或數月)推薦幾種藥物(oftemozolomide, combination of procarbazine, lomustine, 或 vincristine 等主要治療膠質母細胞瘤的藥物)及其劑量。

在 AI 設定特定藥物劑量後,它將計算出經由該劑量藥物治療後腫瘤縮小的預測模型,若是在藥物劑量減少的情形下腫瘤亦能縮小,該系統將獲得「獎勵」;反之,若 AI 在能縮小劑量的情形下,卻放大藥物使用量,則會受到「處罰」。

研究人員表示,此系統與其他 RL 領域不同(如AlphaZero),有多方位、各變數的考量。而其中最重要的是,需考慮到「目標」與「結果」的平衡 ——意指在為使腫瘤縮小的目標下,必須兼顧到提升病患的生活品質。

但在此項技術應用在臨床之前,仍須再經過美國 FDA 進一步的測試及審查。若此項技術通過批准,即能夠協助醫師以及膠質母細胞瘤病患的治療,並致力於減輕患者的痛苦和副作用。

資料來源:https://futurism.com/glioblastoma-patients-ai-treatment/

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