ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ಗಾಗಿ AI

ಅಲ್ಜೈಮರ್ ರೋಗವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ಕಠಿಣ ಪರಿಹರಿಸದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ವಿನಾಶಕಾರಿ ರೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇದು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಜನರನ್ನು ಸಾವಿಗೆ ದೂಡುತ್ತದೆ, ಕುಟುಂಬಗಳ ಮೇಲೆ ಭಾರೀ ಹೊರೆ ಹಾಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇಂದಿನ ವೈದ್ಯಕೀಯದಿಂದ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಅನೇಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗೂ ಇನ್ನೂ ಸವಾಲಾಗಿಯೇ ಉಳಿದಿದೆ. OpenAI ಫೌಂಡೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಪ್ರಗತಿಯಾದ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೋಗವನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡುವ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ.^1⁠ ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿ, ಅಲ್ಜೈಮರ್ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಮತ್ತು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು, ಈ ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ಆರು ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಾದ್ಯಂತ $100 ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನುದಾನಗಳನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು, ಹೊಸ ಔಷಧಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.

ಈ ಅನುದಾನಗಳು ನಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಆರಂಭವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ; ಮಾಡಬೇಕಾದದ್ದು ಇನ್ನೂ ಬಹಳಷ್ಟಿದೆ. 2026 ರ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಮತ್ತು ಅದರ ನಂತರವೂ, ಇನ್ನಷ್ಟು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅನುದಾನಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ, ಇದರಿಂದ ಒಟ್ಟಾಗಿ ನಾವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅಲ್ಜೈಮರ್ ರೋಗವನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ ಮೇಲೆ ಏಕೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬೇಕು?

ನಮ್ಮ ಧ್ಯೇಯವು AGI ಇಡೀ ಮಾನವೀಯತೆಗೆ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಜೈಮರ್ ರೋಗವು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ, ಜನಸಂಖ್ಯೆ ವಯಸ್ಸಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಇದು ಇನ್ನಷ್ಟು ಗಂಭೀರವಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ರೋಗದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ AI ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಅಲ್ಜೈಮರ್ ರೋಗವು ಈ ರೋಗದಿಂದ ನಿರ್ಣಯಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಜನರ ಮೇಲಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ, ಅವರಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುವ ಅವರ ಜೀವನ ಸಂಗಾತಿಗಳು, ಮಕ್ಕಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಆರೈಕೆದಾರರ ಮೇಲೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಈ ರೋಗವು ಕುಟುಂಬಗಳ ಮೇಲೆ ಅಪಾರ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮಾನವಕುಲವು ಕಳೆದ ಕೆಲವು ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಸಾವಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ನಾಲ್ಕು ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮೂರರ ವಿರುದ್ಧ—ಹೃದಯರೋಗ, ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳು, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ಗಳು—ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸಿದ್ದು, ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಸಾವಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ:

ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಾಲ್ಕನೇ ದೊಡ್ಡ ಮಾರಕವಾದ—ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ನಂತಹ ನರಕ್ಷಯಕಾರಿ ರೋಗಗಳಿಗೆ—ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಮಾನವಕುಲದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಬಹುತೇಕ ದುಸ್ತರವೆಂದು ತೋರಿಸಿದೆ:

ಅದರ ಕಾರಣ, ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ಸ್ ಒಂದೇ ಒಂದು ಕಾರಣದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವುದಾಗಿ ಕಾಣುವುದಿಲ್ಲ; ಬದಲಾಗಿ, ಅದು ಆನುವಂಶಿಕ ಅಪಾಯಕಾರಕ ಅಂಶಗಳು, ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳ ತಪ್ಪಾದ ಮಡಿತ, ಉರಿಯೂತ, ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ದೋಷಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ—ಇವು ದಶಕಗಳ ಕಾಲ ಪರಿಸರ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗೊಳಗಾಗುತ್ತಾ, ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾದ ಅಂಗವಾದ ಮೆದುಳಿನಲ್ಲೇ ನಡೆಯುತ್ತವೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನಗಳು ಇದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಣಗಿವೆ.

AI ಈ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ರೋಗಿಗಳ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ರೋಗದ ಜೈವಿಕ ಸೂಚಕಗಳು, ಔಷಧ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧದ ಡೇಟಾದಾದ್ಯಂತ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು, ಈ ಅಂಶಗಳು ಹೇಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸೂಕ್ತವಾದ ಔಷಧ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳಿಗಾಗಿ ದಶಕಗಳ ಮುಂಚೆಯೇ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮೂಲತಃ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ನಮ್ಮ ಗುರಿಯು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಅಲ್ಜೈಮರ್ ಅನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲು ಹೊಸ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು. ಆ ಗುರಿಯನ್ನು ಇದುವರೆಗೆ ಸಾಧಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಮಾನವ ಹೆಲ್ತ್‌ನಲ್ಲಿ ಏನು ಸಾಧ್ಯ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ AIಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿ ನಾವು ಅದನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಅಲ್ಜೈಮರ್ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ಜನರಿಗೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಕುಟುಂಬಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ತರಲು ನಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.

ನಮ್ಮ ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ವಿಧಾನ

ನಮ್ಮ ಆರಂಭಿಕ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಬಾಹ್ಯ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವಿಮರ್ಶಕರಿಂದ ನಮಗೆ ದೊರೆತ ಬೆಂಬಲಕ್ಕೆ ನಾವು ಕೃತಜ್ಞರಾಗಿದ್ದೇವೆ. ದಾನದ ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಅತ್ಯಂತ ಉತ್ಸುಕರಾಗಿದ್ದರೂ, ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ನ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಮ್ಮ ಗುರಿಯನ್ನು ಹಠಾತ್ ಸಾಧಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಈ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಹಿನ್ನಡೆಗಳೂ ಇರುತ್ತವೆ. ಅದೇ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸ್ವಭಾವ—ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ದೊರಕುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತಾ, ನಾವು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಬೇಗ ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ.

ಮೊದಲಿಗೆ, ಈಗಿರುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಈಗ AI ಮೂಲಕ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಮ್ಮ ಬಳಿ ಆರಂಭಿಕ ಊಹೆಗಳು ಇವೆ. ಒಟ್ಟಾಗಿ, ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ “ಐದು-ಪದರಗಳ ರಾಶಿ”ಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ:

1. ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಕ್ಕಾಗಿ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು, AI ಬಳಸಿ ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ನ “ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ನಕ್ಷೆ”ಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಈಗ ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಅಂಶಗಳು ಒಂದಲ್ಲ, ಅನೇಕವೆಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತಿದೆ. ಅದರರ್ಥ, ವಿಭಿನ್ನ ಜನರಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸಾತ್ಮಕ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ನಾವು ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜಾಲವನ್ನು ನಕ್ಷೆಗೊಳಿಸಬೇಕು. Arc Institute⁠ ಮುಂತಾದ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಂಶೋಧಕರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಾಡೆಲ್ ಮೆದುಳಿನ “ಆರ್ಗನಾಯ್ಡ್‌ಗಳು” ಆನುವಂಶಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯಕಾರಕ ಅಂಶಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ಇಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ AI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಎಂಜಿನ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿಯೇ ತಮ್ಮ ಕಂಡುಹಿಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಇತರರು ಅದರ ಮೇಲೆ ಮುಂದುವರಿದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಅರಿವಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಔಷಧ ಗುರಿಗಳನ್ನು ನಾಮನಿರ್ದೇಶನ ಮಾಡಬಹುದು.

ಅಲ್ಜೈಮರ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಸವಾಲಾಗಿ ಉಳಿದಿರುವುದಕ್ಕೆ ಭಾಗಶಃ ಕಾರಣ, ಅದು ಸಂಕೀರ್ಣ ರೋಗಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರತಿನಿಧಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ದಶಕಗಳ ಕಾಲ ವಿವಿಧ ಕೋಶ ಪ್ರಕಾರಗಳಾದ್ಯಂತ ನೂರಾರು ಜನ್ಯ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯಕಾರಕ ಅಂಶಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. Arc ನಲ್ಲಿ, ಆ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಕ್ಷೆಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಪ್ರಯೋಗಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಗಣನಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.

—ಪ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ ಹ್ಸು, ಪಿಎಚ್‌ಡಿ, Arc Institute ಸಹ-ಸಂಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಸಂಶೋಧಕರು

ನಾವು ಒಂದು ಕೋಶವನ್ನು ರೋಗಗ್ರಸ್ತ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಮತ್ತೆ ಆರೋಗ್ಯಕರ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಎಳೆದು ಕೊಂಡೊಯ್ಯಬಲ್ಲ ವ್ಯತ್ಯಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ಚಕ್ರವನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ: ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮಾನವ ಕಣಜ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ‘ಪರ್ಟರ್ಬ್’ (ನಿಯಂತ್ರಿತ ವ್ಯತ್ಯಯ/ಬದಲಾವಣೆ) ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅಳೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಲ್ಜೈಮರ್ ರೋಗಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಮ್ಮ AI ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರತಿ ಚಕ್ರವೂ ರೋಗದ ಮಾರ್ಗಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಕಾರಣ-ಫಲ ಸಂಬಂಧದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

—ಸಿಲ್ವಾನಾ ಕೊನರ್ಮನ್, PhD, Arc Institute ನ ಸಹ-ಸಂಸ್ಥಾಪಕಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ನಿರ್ದೇಶಕಿ

2. AI ಸಹಾಯದಿಂದ ಹೊಸ ಔಷಧಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ, ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ – ಪ್ರೋಟೀನ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಸಂಸ್ಥೆ⁠ಯಂತಹ ಸಹಯೋಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಇತರ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರಮುಖ ನರವಿಜ್ಞಾನ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ನರವಿಜ್ಞಾನಿಗಳೊಂದಿಗೆ. 2000 ರಿಂದ ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ಗಾಗಿ 100 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲವೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಅನಗತ್ಯ ಪಾರ್ಶ್ವ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದವು. AI ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಾಧನಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಅಣುಗಳು ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ ಯಶಸ್ಸಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾವು ನಂಬುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ ಅದು ನಿಜವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮೊದಲು ತಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸೃಷ್ಟಿಗಳನ್ನು ಕೋಶಗಳು, ಕಣಜಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಮರ್ಥರಾಗಿರಬೇಕು.

UW Medicine ಇನ್‌ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಡಿಸೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಜಾಗತಿಕ ಕಲ್ಯಾಣದ ಮೇಲೆ ಅತ್ಯಂತ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾದ ಸಹಯೋಗಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬದ್ಧರಾಗಿದ್ದೇವೆ. ನಮ್ಮ ಇತ್ತೀಚಿನ AI-ಚಾಲಿತ ಪ್ರೋಟೀನ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಅಲ್ಜೈಮರ್ ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಂವಹನ, ಪರಿವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ವಿಘಟನೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಾವು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ. ನ್ಯೂರೋಡಿಜೆನೆರೇಷನ್ ಅನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಲ್ಲ ನರವಿಜ್ಞಾನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಈ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು, ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಮ್ಮ ಅತ್ಯುನ್ನತ ಆದ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

—ಡೇವಿಡ್ ಬೇಕರ್, PhD, ನೊಬೆಲ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿ ಪುರಸ್ಕೃತ ಮತ್ತು ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಇನ್‌ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಡಿಸೈನ್‌ನ ನಿರ್ದೇಶಕರು

3. ಔಷಧದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮುಕ್ತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಅದರಲ್ಲಿ EvE Bio⁠ ಎಂಬ Focused Research Organisation ನಂತಹ ಲಾಭರಹಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೊಸ ಮುಕ್ತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ರಚನೆಯೂ ಸೇರಿದೆ. ಇದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದೀರ್ಘಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದನ್ನೂ, ಹಾಗೆಯೇ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೂ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಬಹುದಾದ ಜೈವತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿರುವ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುವ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

4. UCSF ಮುಂತಾದ ಸಹಯೋಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ ರೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಹೊಸ ಜೈವಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು, ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು. ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ಗಾಗಿ ಮೊದಲ ರಕ್ತ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಕಳೆದ ವರ್ಷ⁠ ದೊರೆತ ಅನುಮೋದನೆ, ರೋಗಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ವಿಶೇಷಜ್ಞ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ರಕ್ತ ಮತ್ತು ಇತರ ಜೈವಸೂಚಕಗಳು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಔಷಧಿಗಳು ರೋಗದ ಪ್ರಗತిపై ಯಾವ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನೂ ನೀಡುತ್ತವೆ; ಇದರಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬೇರೆ ರೋಗವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ದ್ವಿತೀಯಕ ಮಾಪನಗಳಾಗಿ ಬಳಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳೂ ಸೇರಿವೆ (ಹೃದಯ-ರಕ್ತನಾಳ ರೋಗದ ಕುರಿತು ಈ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ⁠ ತೋರಿಸಿದಂತೆ). ಈಗ AI ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಜೈವಿಕ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲದರಿಂದ, ಆಧುನಿಕ ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳಿಂದ ಪಡೆಯುವ ಇತರ ಮಾದರಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಇನ್ನಷ್ಟು Go ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶಗಳಿವೆ.

ಅಲ್ಜೈಮರ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ತುರ್ತು ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿಯೇ ಉಳಿದಿದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿಯು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳನ್ನು ನಮ್ಮ ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಈ ಸಹಕಾರವು ಪ್ರೋಟೀನ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಇಲ್ಲಿನ UCSF‌ನಲ್ಲಿರುವ ಆಳವಾದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಒಳನೋಟಗಳವರೆಗೆ ವಿಶ್ವದ ಮುಂಚೂಣಿ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ನಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ರೋಗವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯವಾಗುತ್ತದೆ. AI ನಮಗೆ ಈ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಪಾರ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ರೋಗಿಗಳ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ತರಬಹುದಾದ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ನಮಗೆ ಒಂದು ಅವಕಾಶವಿದೆ.

—ಎಸ್. ಆಂಡ್ರೂ ಜೋಸೆಫ್ಸನ್, MD, UCSF ಮತ್ತು UCSF ವೈಲ್ ಇನ್‌ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸಸ್‌ನ ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಕ್ಷರು

5. ಪೇಟೆಂಟ್ ಅವಧಿ ಮುಗಿದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆ ನಡೆಸಿ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ ರೋಗಿ ಡೇಟಾ ಹಾಗೂ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ವರದಿಯಾದ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಪರಿಣಾಮವಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಇರುವ ಹಲವಾರು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಗಳಿವೆ—ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲಿಥಿಯಮ್ ಓರೋಟೇಟ್⁠ ಮತ್ತು ಪೇಟೆಂಟ್ ಅವಧಿ ಮುಗಿದ ಶಿಂಗಲ್ಸ್ ಲಸಿಕೆ⁠—ಆದರೆ ಇವುಗಳಿಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ಹಣ ಪಾವತಿಸಲು ಖಾಸಗಿ ವಲಯಕ್ಕೆ ಪ್ರೇರಣೆ ಇಲ್ಲ.

ಅಲ್ಜೈಮರ್ ರೋಗದ ಇಲಿ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಶಾರೀರಿಕ ಪ್ರಮಾಣದ ಲಿಥಿಯಮ್ ಓರೋಟೇಟ್ ರೋಗಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟಿಸುವ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವಯೋವೃದ್ಧ ಮಾನವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಅನ್ವಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ನನ್ನ ಆಶೆಯಾಗಿದೆ. ಫೋನ್‌ಗಳು, ಲ್ಯಾಪ್‌ಟಾಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವುದು ಲಿಥಿಯಮ್. ನನ್ನ ಊಹೆಯಂತೆ, ನಾವು ಅದನ್ನು ಮಾಡುವುದಕ್ಕೂ ಮುಂಚೆಯೇ ಮೆದುಳು ತನ್ನ ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿದ್ಯುತ್-ರಾಸಾಯನಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿರಬಹುದು.

—ಬ್ರೂಸ್ ಯಾಂಕ್‌ನರ್, MD, PhD, ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಸ್ಕೂಲ್‌ನ ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾಲಜಿಯ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರು ಮತ್ತು ಹಾರ್ವರ್ಡ್ ಗ್ಲೆನ್ ಸೆಂಟರ್ ಫಾರ್ ಬಯಾಲಜಿ ಆಫ್ ಏಜಿಂಗ್ ರಿಸರ್ಚ್‌ನ ಸಹ-ನಿರ್ದೇಶಕರು

ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಲಿಕೆ

ಸಂಶೋಧನಾ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಇತರ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗುವಂತೆ, ನಾವು ಈ ಐದು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ. ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮುದಾಯದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ದೊರಕಿದಂತೆ, ಅಲ್ಜೈಮರ್‌ನ್ನು ಹೇಗೆ ತಡೆಗಟ್ಟಬೇಕು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಮ್ಮ ಹಾಲಿ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಸೇರಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ.

ಅಲ್ಜೈಮರ್ ರೋಗವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಎದುರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಈ ರೋಗದ ಗತಿಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ, ಇನ್ನೂ ಅನೇಕ ಇತರ ರೋಗಗಳ ವಿರುದ್ಧದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಲ್ಲ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನೂ ಉದ್ದೇಶಿಸಿದ್ದೇವೆ.

* * *

ನೀವು OpenAI Foundation ನಿಂದ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ಇಲ್ಲಿ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ⁠. ನಮ್ಮ ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗ ನಿವಾರಣೆ ತಂಡವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು, ದಯವಿಟ್ಟು [email protected]⁠ ಅನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.

ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಲೇಖನಗಳ ಜೊತೆಗೆ, AI ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನ ಕುರಿತು ಇರುವ ವರದಿಗಳು, ದೀರ್ಘ-ರೂಪದ ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನೂ ನಾವು ಕೃತಜ್ಞತೆಯಿಂದ ಓದುತ್ತೇವೆ. ಈ ಬರಹಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ದಾವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಒಪ್ಪುವುದಿಲ್ಲವಾದರೂ, ಇದರಲ್ಲಿ ಈ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಅಕಾಡೆಮೀಸ್ ವರದಿ⁠, ಅಲ್ಜೈಮರ್ ಔಷಧ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಕುರಿತು ಈ ವಿಮರ್ಶಾ ಲೇಖನ⁠, ಹೃದಯ-ರಕ್ತನಾಳ ರೋಗಗಳಿಂದಾಗುವ ಮರಣ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಕುರಿತು ಈ ಲೇಖನ⁠ ಮುಂತಾದ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಗತಿ ಸಾರಾಂಶಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ AI ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸಲು ಇರುವ ಕಷ್ಟಗಳ ಕುರಿತು ಈ Science ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್⁠ ಮತ್ತು IFP ನಿಂದ ಈ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಕಲ್ಪನೆ⁠ ಸೇರಿವೆ.

ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲು ನಾವು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ನಮಗೆ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ಅದರ ಲಿಂಕ್ ಅನ್ನು ನಮಗೆ ಇಮೇಲ್ ಮಾಡಿ.