MIT用AI来控制癌症药物剂量以减少不必要的副作用

MIT研究员训练出一套增强式学习模型,可根据每位患胶质母细胞瘤(GBM,为脑癌一种)病人的状况,来减少药物剂量,让病人不必接受多余的毒性物质,同时也能缩小肿瘤。首先,研究人员从GBM医疗数据库中,创建50位GBM仿真病患,作为测试组。接着,研究人员要求AI开药给每位病患,包括典型药物TMZ和PVC,让病患定期服用数周或数个月。开药后,AI再利用另一个预测机制来判断该剂量是否会缩小肿瘤。如果会,AI会得到奖励,但如果开的是最大剂量,则会受到惩罚。

这套AI为每位仿真病患进行2万多次测试后,研究员另召集50名新仿真病患,来测试训练后的这套AI模型,可以给出减少药物剂量和服用频率的处方,也能减少肿瘤大小。特别的是,它考虑了每位患者的特性,比如肿瘤大小、病史和生物标记物。

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