Multipl Sklerozun (MS) nedenini veya nedenlerinin altında yatan kalıpları daha iyi tanımlamak için veri bilimi, yapay zeka ve makine öğreniminin birleştirilmesi yeni bir ortaklığın odağını oluşturur.
MS araştırma ve tedavilerindeki sayısız ilerlemeye rağmen, hastalığa neden olan şey hala bilinmemektedir.
Tisch MSRCNY ve Deloitte firmalarına mensup araştırmacılar MS ile ilişkili olabilecek nedenleri daraltmak ve buluş sürecini hızlandırmaya yardımcı olmak için yapay zeka ve makine öğrenimi gibi araçları uygulama olasılığını düşünüp, veri bilimini uygulayarak araştırmanın ilerlemesine yardımcı olmaya çalıştılar.
İlk olarak MS ile ilişkili metabolitleri ( bir hücrede gerçekleşen farklı metabolik süreçlerin yan ürünleri ) tanımlamak için hastaların omurilik sıvıları değerlendirildi. Ekip iki hafta içinde moleküllerin MS ile potansiyel olarak ilişkili olduğunu buldu. Deloitte firmasına göre, bu araştırma makineler yerine insanlar tarafından yapılmış olsaydı, tamamlanması on yıl alacaktı.
Daha sonra proje ikinci bir aşamaya taşındı; B hücrelerini (bir tür immün hücre) ve antikorları analiz etmeye odaklandılar.
Deloitte, projenin bu aşamasını bir çeşit kitle kaynaklı yaklaşımla ele aldı. 400’den fazla Deloitte uzmanından oluşan 137 takım, immünoglobulin alt tipleri, B-hücre alt tipleri, genetik baskı ve dizi çeşitliliğindeki kalıpları saptamak için yapay zeka kullanarak yeni analitik modeller geliştirmek için çalıştı.
Bu proje gelecekteki MS araştırmaları için bir makine öğrenmesi yaklaşımını onaylamalarına ışık tuttu.