Sistem kecerdasan buatan mungkin dapat membantu ahli anestesi di ruang operasi, menurut peneliti MIT dan Massachusetts General Hospital (MGH).
Para peneliti menciptakan pendekatan pembelajaran mesin yang tidak hanya mempelajari cara memberi dosis propofol tetapi juga cara mengoptimalkan jumlah obat yang diberikan.
Menurut siaran pers, tim peneliti mencapai ini dengan memberi perangkat lunak dengan dua jaringan saraf terkait: seorang "aktor" untuk memutuskan berapa banyak obat yang akan diberikan pada setiap saat, dan seorang "kritikus" yang bertanggung jawab untuk membantu aktor tersebut. berperilaku dengan cara yang memaksimalkan "hadiah" yang ditentukan oleh programmer.
"Misalnya, para peneliti bereksperimen dengan melatih algoritma menggunakan tiga penghargaan berbeda: satu yang hanya menghukum overdosis, yang mempertanyakan pemberian dosis apa pun, dan yang tidak mengenakan hukuman," kata rilis tersebut.
Dalam setiap kasus, tim melatih algoritma dengan simulasi pasien yang menggunakan model lanjutan dari kedua farmakokinetik, seberapa cepat dosis propofol mencapai bagian otak yang relevan setelah dosis diberikan, dan farmakodinamik, atau bagaimana obat mengubah kesadaran saat mencapai tujuannya.
Gelombang otak simulasi mengukur tingkat ketidaksadaran pasien. Dengan menjalankan ratusan putaran simulasi, baik aktor maupun kritikus dapat belajar bagaimana melakukan peran mereka untuk berbagai pasien.
