С ростом объема медицинских исследований, усложнением видов лечения, появлением все новых видов лекарств возрастает и количество ценной информации, которая может остаться незамеченной.
Для того чтобы никакое важное знание не ускользнуло от внимания исследователей, ученые Национальной лаборатории Ок-Ридж (ORNL) разработали алгоритм, объединяющий связанную по смыслу информацию.
Последние 5 лет Шринивас Ранган Сукумар работал с данными по здравоохранению и вычислительными ресурсами ORNL и создал ORiGAMI — Анализатор графов медицинских инноваций, который обеспечивает врачей более надежным инструментом для разработки инноваций.
«Ограниченная пропускная способность человеческого мозга сужает объем доступной медицинской информации, — говорит Сукумар. — Устройство ORiGAMI таково, что он способен делать выводы о каждой опубликованной статье каждый раз, когда исследователь запускает этот инструмент. Он поможет исследователям находить неизученные связи в медицинской литературе. Позволив компьютеру делать то, для чего он предназначен лучше всего, доктора больше внимания уделить вопросам лечения».
Примером успешного использования ORiGAMI можно считать опыт директора Джорджии Турасси из Института исследования медицинских данных ORNL. Команда Турасси изучала факторы распространения и пути миграции, которые могут влиять на риск заболевания раком у людей. В частности, они искали связи с раком легких и воздушными канцерогенами, официально признанными Агентством по защите окружающей среды США. Ученым удалось обнаружить с помощью алгоритма ORiGAMI канцерогенный элемент, о котором они раньше не имели представления.