ជាផ្នែកមួយនៃ ការជំរុញការរកឃើញគ្រឿងញៀន៖ វគ្គសិក្ខាសាលាតាមគេហទំព័រនៃបណ្ឌិត្យសភាជាតិនៃវិទ្យាសាស្ត្រ វិស្វកម្ម និងវេជ្ជសាស្ត្រនេះជាស៊េរីពីរផ្នែកនៅលើ AI ក្នុងការរចនាឱសថ។ វគ្គ 60 នាទីនឹងមានបទបង្ហាញពីវេជ្ជបណ្ឌិត Marinka Zitnik ជំនួយការសាស្រ្តាចារ្យនៅ Harvard ក្នុងនាយកដ្ឋានជីវវេជ្ជសាស្ត្រព័ត៌មាន និងវគ្គ Q+A។
ផ្នែកទីពីរនៃសិក្ខាសាលានេះផ្តោតលើការប្រើប្រាស់ AI សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ឱសថព្យាបាលក្នុងការផ្គូផ្គងថ្នាំបេក្ខជនទៅនឹងអត្ថប្រយោជន៍អ្នកជំងឺ ការទស្សន៍ទាយសុវត្ថិភាពឱសថ ការស្វែងរកបន្សំឱសថដែលមានសក្តានុពល និងការកំណត់អត្តសញ្ញាណឱកាសនៃការប្រើប្រាស់ថ្នាំឡើងវិញ។ វគ្គណែនាំអំពី TxGNN ដែលជាក្រាហ្វចំណេះដឹងសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយការប្រើប្រាស់ការព្យាបាលនៅទូទាំងជំងឺ ដោយបង្ហាញពីសក្តានុពលរបស់វាសម្រាប់ការប្រើឱសថឡើងវិញក្នុងជំងឺកម្រ។ ការព្យាករណ៍របស់ TxGNN ត្រូវបានវាយតម្លៃប្រឆាំងនឹងវេជ្ជបញ្ជាគ្លីនិកក្នុងកំណត់ត្រាវេជ្ជសាស្ត្រជាង 1.2 លាន។ ផ្នែកនេះបង្ហាញពីតួនាទីរបស់ AI ក្នុងការបង្កើតការព្យាបាលថ្មី ដោយធានាថាពួកគេត្រូវបានបញ្ជូនទៅអ្នកជំងឺត្រឹមត្រូវតាមពេលវេលាត្រឹមត្រូវ និងសម្រេចបាននូវឥទ្ធិពលឱសថជាប់លាប់។ ជាចុងក្រោយ សិក្ខាសាលាលើបណ្តាញរួមមាន Therapeutics Commons ដែលជាគំនិតផ្តួចផ្តើមជាសាកលដើម្បីចូលប្រើ និងវាយតម្លៃ AI ឆ្លងកាត់វិធីព្យាបាល (រួមទាំងម៉ូលេគុលតូច ម៉ូលេគុលម៉ាក្រូ ការព្យាបាលដោយកោសិកា និងហ្សែន) និងដំណាក់កាលនៃការរកឃើញថ្នាំ (រាប់ចាប់ពីការរចនាម៉ូលេគុល និងការតែងតាំងគោលដៅដល់ប្រសិទ្ធភាពគំរូ។ សុវត្ថិភាព និងការប្រើប្រាស់ថ្នាំឡើងវិញ)។ The Commons ផ្តល់ជូននូវតារាងពិន្ទុ ក្រុមប្រឹក្សាភិបាល និងមជ្ឈមណ្ឌលគំរូជាមួយនឹងគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលមុន និងសំណុំទិន្នន័យចម្រុះ ដើម្បីជួយសម្រួលដល់ការប្រើប្រាស់ AI ក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រព្យាបាល។
វាគ្មិន
Marinka Zitnik គឺជាជំនួយការសាស្រ្តាចារ្យនៅសាកលវិទ្យាល័យ Harvard ក្នុងនាយកដ្ឋានជីវវេជ្ជសាស្ត្រព័ត៌មាន ដោយមានការតែងតាំងបន្ថែមនៅវិទ្យាស្ថាន Kempner សម្រាប់ការសិក្សាអំពីធម្មជាតិ និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនៅសាកលវិទ្យាល័យ Harvard វិទ្យាស្ថាន Broad Institute of MIT និង Harvard និង Harvard Data Science ។ Zitnik ស៊ើបអង្កេតមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ AI ដែលរួមចំណែកដល់ការយល់ដឹងផ្នែកវិទ្យាសាស្រ្តនៃឱសថ និងការរចនាព្យាបាល ដែលនៅទីបំផុតអាចឱ្យ AI រៀនដោយខ្លួនឯង និងទទួលបានចំណេះដឹងដោយស្វ័យភាព។ ការស្រាវជ្រាវរបស់នាងបានឈ្នះពានរង្វាន់ក្រដាស និងស្រាវជ្រាវល្អបំផុតជាច្រើន រួមទាំង Kavli អាហារូបករណ៍នៃបណ្ឌិត្យសភាវិទ្យាសាស្ត្រជាតិ ពានរង្វាន់ពីសង្គមអន្តរជាតិសម្រាប់ជីវវិទ្យាគណនា សន្និសីទអន្តរជាតិក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន ឧត្តមភាពដំបូងបង្អស់ក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រ Bayer ការស្រាវជ្រាវមហាវិទ្យាល័យ Amazon ការស្រាវជ្រាវមហាវិទ្យាល័យ Google, Roche Alliance ជាមួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រឆ្នើម និងពានរង្វាន់ Sanofi iDEA-iTECH ។ នាងបានបង្កើត Therapeutics Data Commons ដែលជាមូលដ្ឋានគ្រឹះ AI បែបវិទ្យាសាស្ត្របើកចំហសកល ដើម្បីជំរុញវិទ្យាសាស្ត្រព្យាបាល និងជាអ្នកដឹកនាំមហាវិទ្យាល័យនៃគំនិតផ្តួចផ្តើម AI4Science ។
ទំនក់ទំនង
អាណា Ferreras - aferrerasfiel@nas.edu
រូបថតដោយ វិទ្យាស្ថានជាតិជំងឺមហារីក on Unsplash