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在大学举办的2018年“2018年主要学习医疗会议”上，学院（MIT）的研究人员详细介绍了人工智能模型，该模型可以大限度地提高药物剂量，同时确保癌症治疗的效果。医生可以使用这种模式有效地减少癌症患者在治疗期间的疼痛。

研究小组以胶质母细胞瘤为研究对象，它是一种具侵袭性的癌细胞，在成人体内可以潜伏5年以上。患者需要放射治疗，每月服用各种药物。医学专家通常大限度地使用安全剂量，以尽量减少肿瘤。但是这种强大的药物会给病人带来严重的副作用。

癌症的治疗在现代医学中是非常困难的，通常需要多种药物和放射治疗相结合。这种联合疗法可以抑制癌细胞的生长，使患者痛苦。理工学院项目的目标是利用人工智能只杀死癌细胞，从而计算出药物和辐射的组合量，并将副作用降至低。

为了确定小剂量，理工学院团队对AI进行了治疗模型培训，并反复计算剂量，直到确定了能够减少患者身体伤害的治疗方法。在现有的胶质母细胞瘤患者接受传统治疗的大型数据库中，研究组训练了50名随机选择的模拟患者。每位患者的误差约为20000倍，医生推荐的药物剂量减少了一半。

就像动物训练员训练动物一样，人工智能也是通过强化学习来训练的。如果你做了正确的事，你将得到补偿，否则你将受到惩罚。对于人工智能来说，奖励不是实质性的奖励，而是一个表示算法成功或失败的正数或负数。

该技术还用于训练计算机程序“deepmind”，该程序因在2016年击败世界围棋选手而闻名。它还用于无人驾驶车辆的驾驶模式培训。通过此程序，车辆将调整路线并反复练习，直到达到目标。

人工智能并不完全负责医生的工作。相反，它的目标是指导医生提供更合适的治疗。学院研究中心的首席研究员说：“癌症专家silver使用了该算法的建议。可以设计安全有效的临床试验”，“这种数字算法在个体患者的物理治疗中也是一种可能的副作用，也可以计算。”。

人工智能在医学领域越来越有价值。它应用于各个领域，从发现新药到诊断疾病。麻省理工学院将在本周于斯坦福大学举行的2018年“医疗设备学习”会议上介绍这项研究，这将在不久的将来成为癌症患者的福音。