AlphaFold 3, Med-Gemini, at iba pa: The Way AI Transforms Healthcare in 2024
Sa madaling sabi
Nagpapakita ang AI sa iba't ibang paraan sa pangangalagang pangkalusugan, mula sa pagtuklas ng mga bagong genetic correlations hanggang sa pagpapalakas ng mga robotic surgical system at higit pa.
Ang isang bagong modelo ng AI ng Google DeepMind na tinatawag na AphaFold 3 ay makakatulong sa mga siyentipiko na umunlad nang malaki sa pag-unawa sa kumplikadong mundo ng biology. Hinuhulaan ng makabagong teknolohiya kung paano nahuhubog ang mga molekula sa mga organismo at kung paano sila maaaring makipag-ugnayan at makipag-ugnayan sa isa't isa nang mas tumpak kaysa dati sa kasaysayan ng tao. Nang walang pagmamalabis, ang balita ay isang malaking pakikitungo para sa mga larangan tulad ng computational biology at molekular na pananaliksik.
Ipinakilala ng DeepMind, isang bahagi ng Google, ang AlphaFold 3 sa Nature journal bilang isang game-changer. Iginiit ng Google na posibleng baguhin ng teknolohiya ang ating buong pag-unawa ng tao sa paraan ng paggana ng mga organismo. Ito naman ay maaaring makatulong sa amin na tumuklas ng mga bagong medikal na gamot.
Ang AlphaFold 3 ay isang na-upgrade na bersyon ng AlphaFold 2, na namangha sa lahat apat na taon na ang nakakaraan sa pamamagitan ng paghula sa mga hugis ng mga protina. Nilalayon nitong gumawa ng higit pa kaysa sa hinalinhan nito at sumasakop sa maraming molekula na lampas sa mga protina.
Paghula sa mga Molecular Structure at Interaksyon
Malaking bagay ang AlphaFold 3 dahil maaari nitong hulaan kung paano nahuhubog ang iba't ibang molekula sa ating mga katawan at kung paano sila nagtutulungan. Nagbibigay ito sa mga siyentipiko ng kumpletong larawan kung paano gumagana ang mga molekulang ito sa mga nabubuhay na bagay. Sa bagong diskarte na ito na ibinigay ng modelong AplhaFold 3 AI, maaari na ngayong pag-aralan ng mga mananaliksik kung paano nakikipag-ugnayan ang mga protina, DNA, RNA, at iba pang maliliit na molekula. Ito, tulad ng napag-usapan na natin, ay napakahalaga para sa pagbuo ng mga bagong gamot.
Kung ihahambing sa iba pang mga pamamaraan ng paghula, ang AlphaFold 3 ay mas mahusay. Ito ay 50% na mas tumpak sa pagtataya kung paano nakikipag-ugnayan ang mga protina at dalawang beses na mas tumpak para sa ilang uri ng mga pakikipag-ugnayan. Nangangahulugan ito na posibleng baguhin nito ang paggalugad ng parmasyutiko, pagsasaliksik sa mga molekula sa biology, at ang pangkalahatang pananaw natin sa agham.
Isang AlphaFold Server: Libreng Access para sa mga Mananaliksik
Ang isa sa mga kritikal na highlight ng AlphaFold 3 ay ang bagong server nito, na maaaring magamit para sa hindi pangkomersyal na pananaliksik sa pamamagitan ng tool na ito na madaling gamitin sa pananaliksik. Nag-aalok ito ng user-friendly na access sa mga kakayahan ng modelo. Ang platform na ito ay nagbibigay ng kapangyarihan sa mga mananaliksik na bumuo ng mga hula sa istruktura ng molekular, na nag-aalok sa kanila ng isang mahalagang mapagkukunan upang subukan ang mga hypotheses, pabilisin ang mga daloy ng trabaho, at pagyamanin ang pagbabago na hiwalay sa mga mapagkukunan ng computational o kadalubhasaan sa ML.
Ang paglabas ng Server ay nagmamarka ng pagbabago tungo sa demokratisasyon ng siyentipikong pananaliksik. Tinatanggal nito ang mga hadlang na nauugnay sa pang-eksperimentong hula sa istraktura ng protina, na dati nang nangangailangan ng napakataas na gastos at malawak na pamumuhunan sa oras. Sa pagiging naa-access ng server, mapapabilis ng mga mananaliksik ang bilis ng mga pagtuklas at magmaneho ng siyentipikong pag-unlad nang mas mahusay at kasama.
Pagsulong ng Disenyo ng Gamot at Higit pa
Ang AlphaFold 3 ay hindi lamang para sa pag-unawa kung paano gumagana ang mga molekula, hindi ito isang teorya lamang, ngunit, sa halip, ito ay naaangkop para sa hindi kapani-paniwalang tumpak na pananaliksik at disenyo ng gamot. Narito ang AlphaFold 3 upang tulungan ang mga siyentipiko na hulaan kung paano nakikipag-ugnayan ang mga gamot sa mga protina at kung paano nagbubuklod ang mga antibodies sa mga partikular na protina. Ang malalaking kumpanya ng parmasyutiko tulad ng Isomorphic Labs ay nakikipagtulungan AlphaFold 3 upang harapin ang mga tunay na hamon sa mundo sa pagbuo ng droga, pagbubukas ng mga pinto para sa mga makabagong paggamot na maaaring magbago ng buhay.
Ngunit ang AlphaFold 3 ay hindi tumitigil doon. Ang epekto nito ay higit pa sa pagtuklas ng droga. Maaari itong makatulong na lumikha ng mga materyal na eco-friendly, bumuo ng mas nababanat na mga pananim, at itulak ang pananaliksik sa genomics. Sa malawak nitong hanay ng mga kakayahan, ang AlphaFold 3 ay nagtutulak ng malalaking pagbabago sa agham, na nagtutulak sa mga hangganan ng kung ano ang maaari nating makamit sa biology at biochemistry.
Responsableng Pagbabahagi ng Kaalaman at Pakikipag-ugnayan sa Komunidad
Ang pangako ng Google DeepMind sa responsableng pagbabahagi ng mga benepisyo ng AlphaFold 3 ay makikita sa pamamagitan ng malawak na pakikipag-ugnayan nito sa mga eksperto sa domain, mga propesyonal sa biosecurity, at mga stakeholder ng industriya upang masuri ang mga kakayahan ng modelo at mabawasan ang mga potensyal na panganib. Binibigyang-diin ang responsableng pag-deploy ng AI, patuloy na nakikipagtulungan ang kumpanya sa lipunang siyentipiko at mga gumagawa ng patakaran upang matiyak ang etikal at inklusibong pagpapakalat ng makabagong teknolohiyang ito.
Bilang karagdagan, ang mga pagsisikap na palawakin ang mga libreng online na kursong pang-edukasyon ng AlphaFold at pakikipagtulungan sa mga organisasyon sa Global South ay nagpapakita ng isang pangako sa pagbibigay sa mga siyentipiko ng mga tool na kinakailangan upang mapabilis ang pag-aampon at pananaliksik, lalo na sa mga rehiyong kulang sa mapagkukunan tulad ng mga napapabayaang sakit at seguridad sa pagkain.
Ang Hinaharap ng AI-Powered Cell Biology
Ang AlphaFold 3 ay nagmamarka ng isang kapansin-pansing hakbang sa pag-unlock ng isang mataas nadefiNition view ng mga cellular system, na nagbibigay-daan sa mga siyentipiko na maunawaan ang mga kumplikado ng biological function, mula sa mga pagkilos ng droga hanggang sa pagpapanumbalik ng DNA. Habang nagsisimulang gamitin ng siyentipikong komunidad ang buong potensyal ng AlphaFold 3 at ang libreng Server, ang yugto ay nakatakda para sa pinabilis na pagtuklas sa mga bukas na tanong sa biology at mga bagong paraan ng pananaliksik.
AI sa Pangangalaga sa Kalusugan
Binabago ng AI ang pangangalagang pangkalusugan sa pamamagitan ng pag-optimize ng mga prosesong tradisyonal na ginagawa ng mga tao, na naghahatid ng mas mabilis at mas murang mga resulta. Nakikinabang ito kapwa sa mga pasyente at mga doktor. Naipapakita ang AI sa iba't ibang paraan sa pangangalagang pangkalusugan, mula sa pagtuklas ng mga bagong genetic correlations hanggang sa pagpapalakas ng mga robotic surgical system, pag-automate ng mga gawaing pang-administratibo, pagsasaayos ng mga opsyon sa paggamot, at higit pa. Malawak ang mga kaso ng paggamit ng AI, nagpapahusay sa medikal na diagnosis, nagpapabilis sa pagtuklas ng gamot, nagbabago sa mga karanasan ng pasyente, namamahala ng malawak na data ng pangangalagang pangkalusugan, at nagpapagana ng robotic surgery. Binabago ng AI ang modernong pangangalagang pangkalusugan sa pamamagitan ng pagpayag sa mga makina na hulaan, maunawaan, matuto, at kumilos.
Gamit ang ML, NLP, at DL, ginagawang mas mahusay ng AI ang mga tao sa pangangalagang pangkalusugan, at para sa mga pasyente, – nakakakuha sila ng mas magagandang resulta. Naabot ng AI ang mga naturang resulta sa pamamagitan ng ilang paraan. Una sa lahat, pinapabilis nito ang mga proseso at may pagkakataong gawing mas tumpak ang mga pagsusuri sa lahat ng data na mapoproseso nito nang mabilis. Pinapadali ng AI na ma-access nang mabilis ang mga electronic health record at nagbibigay ng mga paggamot na iniayon sa bawat pasyente. Maraming halimbawa nito, mula sa pagiging mas mahusay ng AI kaysa sa mga tao sa paghula at pagtuklas ng mga sakit hanggang sa pagtulong sa paghahanap ng mga bagong gamot nang mas mabilis, mas mura, at may mas mahuhusay na kandidato para sa mga klinikal na pagsubok.
Bilang karagdagan, ang AI ay maaaring mas mahusay ang mga karanasan ng mga pasyente. Pinapadali nito ang mga appointment sa pangangalagang pangkalusugan, nag-aalok ng tulong sa komunikasyon at maaari ring magbigay ng payo sa pangangalagang pangkalusugan sa mga pasyente. Sa lahat ng iyon, kaya natin defiMalinaw na sinasabi na ang AI ay hindi lamang isang kaakit-akit na salita sa pangangalagang pangkalusugan, ngunit ito ay talagang gumagawa ng mga pagbabago: pinangangasiwaan nito ang data nang mas epektibo kaysa sa mga tao, pinapabilis nito ang mga gawaing pang-administratibo, at bilang isang resulta, sa huli ay pinahuhusay ang pangangalaga sa pasyente kahit na sa ganoong uri ng antas ng administratibo. Higit pa rito, kung pag-uusapan natin ang tungkol sa AI na nakikipagtulungan sa robotic surgery, pinag-uusapan natin ang tungkol sa pagpapahusay ng katumpakan, kaligtasan, at oras ng pagbawi ng mga operasyon.
Isang post ni PWC itinatampok kung gaano kalaki ang AI at robotics na nanginginig sa pangangalagang pangkalusugan. Ang AI ay nagiging mas matalino sa lahat ng oras, na ginagawang mas mahusay sa paggawa ng mga gawain na karaniwang pinangangasiwaan ng mga tao ngunit mas mabilis at mas mura. Mayroon itong napakaraming gamit sa pangangalagang pangkalusugan, mula sa pagtuklas ng mga sakit nang mas maaga hanggang sa pagtulong sa mga tao na manatiling malusog sa unang lugar. Tinutulungan din ng AI ang mga manggagawa sa pangangalagang pangkalusugan na maunawaan kung ano ang kailangan ng mga pasyente at kung paano sila ginagawa, na humahantong sa mas mahusay na pangangalaga at suporta.
Pagdating sa pagtuklas ng mga sakit tulad ng cancer, ang AI ay isang game-changer. Maaari itong mahuli nang maaga ang mga problema, na nangangahulugan ng mas kaunting mga maling alarma at hindi kinakailangang mga pagsusuri at, sa huli, mas mahusay na mga resulta para sa mga pasyente. Dagdag pa, ang mga device na pinapagana ng AI na maaaring isuot o gamitin ng mga tao sa bahay ay mahusay para sa pagsubaybay sa mga kondisyon tulad ng sakit sa puso, na ginagawang mas madaling makita ang mga isyu nang maaga at makabuo ng mga naka-customize na diskarte sa therapy.
Ang IBM at Google ay mga tech na higante at nangunguna sila ngayon sa AI sa pangangalagang pangkalusugan. Ginagamit na nila ngayon ang kanilang teknolohiya upang pagbukud-bukurin ang napakaraming data ng kalusugan na magagamit upang matugunan ang mga problema sa totoong mundo. Sa tulong ng mga matalinong algorithm, tinutulungan nila ang mga manggagawang medikal na gumawa ng mas mahuhusay na desisyon, at makita ang mga pasyenteng nasa panganib.
Ang robotics, mula sa tulong sa pag-opera hanggang sa mga paulit-ulit na gawain sa mga ospital at lab, ay binabago ang pangangalaga sa pasyente, rehabilitasyon, at suporta sa pagtatapos ng buhay. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga pagsulong ng AI, nag-aalok ang mga robot ng pakikipagtulungan at tulong, na nagpapahusay ng kalayaan at kalidad ng buhay, partikular na para sa mga matatandang populasyon. Higit pa rito, pina-streamline ng AI ang mga proseso ng pagtuklas ng droga, pagbabawas ng oras-sa-market at mga gastos, habang ang mga makabagong simulation ng pagsasanay ay nagbibigay-daan sa patuloy na pag-aaral at pag-unlad ng kasanayan para sa mga propesyonal sa pangangalagang pangkalusugan, na binabago ang medikal na edukasyon at pagsasanay. Kaya, ang pagsasanib ng AI at robotics ay kumakatawan sa isang paradigm shift sa paghahatid ng pangangalagang pangkalusugan, na nangangako ng mga pinabuting resulta, kahusayan, at accessibility sa buong continuum ng pangangalaga.
MedGemini ng Google
Pagpapalawak sa aming naunang paggalugad ng MedGemini, isang malaking hakbang sa medikal na AI ang lumalabas. Kumakatawan sa isang bagong linya ng mga modelo ng AI na tahasang iniakma para sa mga medikal na konteksto, sinisikap ng Med-Gemini na malampasan ang mga kasalukuyang hamon sa pamamagitan ng pagpapalakas ng klinikal na pangangatwiran, multimodal na pag-unawa, at ang kakayahang magproseso ng malawak na data sa konteksto. Ang mga kapansin-pansing feature ay sumasaklaw sa mga paghahanap sa web na ginagabayan ng kawalan ng katiyakan, mga dalubhasang encoder na bihasa sa pag-decipher ng mga signal na nauugnay sa kalusugan, at mga sopistikadong pamamaraan ng chain-of-reasoning. Nakikilala sa pamamagitan ng mga sukatan ng pagganap nito, nalampasan ng Med-Gemini ang mga naunang benchmark, na ipinagmamalaki ang mga makabagong resulta sa 14 na benchmark na sumasaklaw sa 25 gawain. Ang husay nito ay umaabot sa iba't ibang domain, kabilang ang medikal na pangangatwiran, pagsusuri ng larawan at video, at pagkuha ng mahalagang impormasyon mula sa malalaking talaan ng kalusugan. Ang pagsulong na ito ay nagbabadya ng isang pagbabagong panahon sa healthcare AI, na nangangako ng mas mataas na katumpakan at kahusayan sa pagsusuring medikal, pagpaplano ng paggamot, at mga pagsisikap sa pananaliksik.
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
Tungkol sa Ang May-akda
Si Zhauhazyn ay isang copywriter at sociology major. Nabighani sa masalimuot na dynamics ng Science and Technology Studies, malalim ang kanyang pinag-aralan sa larangan ng Web3 na may taimtim na pagnanasa para sa blockchain.
Mas marami pang artikulo
Si Zhauhazyn ay isang copywriter at sociology major. Nabighani sa masalimuot na dynamics ng Science and Technology Studies, malalim ang kanyang pinag-aralan sa larangan ng Web3 na may taimtim na pagnanasa para sa blockchain.
