Peneliti Mayo Clinic mengembangkan AI berdasarkan hipotesis untuk onkologi.
Mayo Clinic researchers develop “hypothesis-driven AI” for oncology https://dailyai.com/2024/03/mayo-clinic-researchers-develop-hypothesis-driven-ai-for-medical-research/

Keterangan Gambar : Peneliti Mayo Clinic

Peneliti di Mayo Clinic telah mengembangkan teknologi AI inovatif yang disebut "hypothesis-driven AI," yang berbeda dari model AI konvensional yang berbasis data.

Metode AI tradisional sangat baik dalam mengidentifikasi pola dalam jumlah data yang besar, seperti urutan genetik atau gambar diagnostik, tetapi seringkali tidak dapat menggabungkan pengetahuan ilmiah yang ada atau hipotesis langsung ke dalam proses pembelajarannya.

Hypothesis-driven AI menantang norma-norma ini dengan menggabungkan hipotesis medis ke dalam proses pembelajarannya. Ini tidak hanya belajar dari data yang dimasukkan - tetapi juga menggunakan hipotesis untuk mengeksplorasi data secara langsung.

Dokumentasi penelitian mereka dalam jurnal Cancers, Mayo Clinic menerapkan sistem AI yang didorong oleh hipotesis mereka untuk membantu mengungkap dinamika penyakit kompleks seperti kanker.

Menulis dalam rilis pers Mayo Clinic, Dr. Hu Li, penulis senior studi tersebut, menjelaskan bagaimana hypothesis-driven AI bermanfaat dalam penelitian medis: "Ini membuka era baru dalam merancang algoritma AI yang ditargetkan dan terinformasi untuk memecahkan pertanyaan ilmiah, lebih memahami penyakit, dan membimbing pengobatan individual."

Berikut adalah cara kerjanya:

Mengumpulkan data: Tim, yang dipimpin oleh Zilin Xianyu dan rekan-rekannya di Mayo Clinic, memulai studi mereka dengan mengumpulkan, termasuk data genomik (DNA), proteomik (protein), transkriptomik (pesan RNA), dan epigenetik (perubahan yang dapat diwariskan yang tidak memengaruhi informasi urutan DNA) dari ribuan sampel kanker.

Mengembangkan sistem AI: Berdasarkan data yang dikumpulkan, para peneliti merancang kelas algoritma AI baru yang dikenal sebagai "hypothesis-driven AI." Berbeda dengan model tradisional, algoritma-algoritma ini dirancang secara unik untuk mengintegrasikan dan menguji hipotesis ilmiah dalam proses pembelajarannya.

Aplikasi pada penelitian onkologi: Dengan algoritma siap, para peneliti menerapkan hypothesis-driven AI mereka di beberapa area kunci penelitian onkologi, seperti klasifikasi tumor, stratifikasi pasien, dan prediksi respons obat, melaporkan kinerja yang lebih baik dibandingkan metode konvensional.

Depiksi penulis tentang bagaimana hypothesis-driven AI bekerja. Sumber: Mayo Clinic.

Daniel Billadeau, Ph.D., salah satu penemu studi tersebut dan profesor di Departemen Imunologi Mayo Clinic, menyatakan, "Kelas AI baru ini membuka jalan baru untuk lebih memahami interaksi antara kanker dan sistem kekebalan tubuh dan memiliki harapan besar tidak hanya untuk menguji hipotesis medis tetapi juga memprediksi dan menjelaskan bagaimana pasien akan merespons imunoterapi."

Tentu saja, ada beberapa keterbatasan. Dr. Li mencatat tantangan dalam menciptakan algoritma yang canggih, termasuk kebutuhan untuk penelitian domain-spesifik dan risiko bias.

Namun, dia tetap optimis, menyatakan, "Meskipun demikian, hypothesis-driven AI memfasilitasi interaksi aktif antara ahli manusia dan AI yang mengurangi kekhawatiran bahwa AI pada akhirnya akan menghilangkan beberapa pekerjaan profesional."

Peran AI dalam penelitian medis dan kesehatan terus berkembang, dengan kemajuan terbaru dalam penelitian antibiotik baru dan sintesis obat anti-penuaan.

Peneliti Mayo Clinic baru-baru ini menggunakan GPT-4 sebagai alat diagnostik untuk pasien stroke, dan tahun lalu, mereka membantu mengembangkan model pembelajaran mesin yang dapat mendiagnosis diabetes dari rekaman suara.

Namun, ada risiko, seperti yang disorot ketika 100+ peneliti membuat pedoman untuk desain protein AI yang aman untuk membatasi potensi penyalahgunaan.