どの病気が発生しますか 年間の最高の総経済的負担で？ 糖尿病、癌、心臓病、さらには肥満を推測した場合、あなたは間違った推測をしました。 の巨大な財政的負担に達する ２０２２年の１７４億４０００万ドル 2019年には、希少疾患の費用が糖尿病（327億ドル）、癌（174億ドル）、心臓病（214億ドル）、その他の慢性疾患をはるかに上回りました。
コグニティブインテリジェンス、またはコグニティブコンピューティングソリューションは、ニューラルネットワーク、機械学習、自然言語処理などの人工知能テクノロジーを融合し、人間の知能を模倣することができます。
まれな病気が思い浮かばなかったのは当然のことです。 定義上、まれな病気は200,000万人未満に影響を及ぼします。 しかし、全体として、数千の希少疾患があり、それらは世界中で約400億人に影響を及ぼしています。 希少疾患患者の約半数は子供であり、典型的な患者は、老若男女を問わず、XNUMX年以上続く診断オデッセイを乗り越え、その間に数え切れないほどの検査を受け、最終的に診断を受ける前に多数の専門家に診てもらいます。
ムーンショットチャレンジではなくなりました
その診断オデッセイを短縮し、関連するコストを削減することは、最近まで、ムーンショットの課題でしたが、現在は手の届くところにあります。 希少疾患の約80％は遺伝性であり、技術とAIの進歩が組み合わさって、遺伝子検査に広くアクセスできるようになっています。
全ゲノムシーケンスは、ヒトDNA全体を検査できる高度な遺伝子検査であり、現在は1,000ドル未満で、市場リーダーのイルミナは近い将来100ドルのゲノムをターゲットにしています。
残りの課題は、人間の健康のコンテキストでそのデータを解釈することですが、これは簡単な課題ではありません。 典型的な人間には5万のユニークな遺伝的変異があり、そのうちのXNUMXつの病気の原因となる変異を特定する必要があります。 認知AIの最近の進歩により、人の全ゲノム配列を調べ、病気の原因となるメカニズムを自動的に特定して、人間の能力を高めることができます。
ナローAIからコグニティブAIへの移行
広く使用可能なAIソリューションへの道のりには、狭い機械学習モデルから広い機械学習モデルへのパラダイムシフトが必要でした。 ゲノムデータを解釈する科学者は、さまざまなソースからさまざまな形式で収集された何千ものデータポイントを確認します。
ヒトゲノムの分析には100時間もかかることがあり、資格のある科学者は世界中に数千人しかいません。 XNUMXドルのゲノムに到達すると、アナリストは期待しています 50万〜60万人 毎年DNAの配列が決定されます。 彼らの健康状態の文脈で生成されたデータをどのように分析しますか？ そこで、コグニティブインテリジェンスが登場します。
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出典：https：//techcrunch.com/2021/05/06/ai-is-ready-to-take-on-a-massive-healthcare-challenge/
