Автор admin 
Про це пише видання TechCrunch.
Великі мовні моделі, навчені на великих масивах даних, можуть прискорити геномні дослідження, допомогти з медичною документацією, покращити діагностику в реальному часі, підтримати ухвалення клінічних рішень і прискорити розробку ліків. Водночас вони стикаються з проблемою — їм бракує даних у нетипових ситуаціях, наприклад при рідкісних хворобах або незвичних станах.
Читайте также: Дані на орбіті. Стартап Starcloud залучив $170 млн, щоб будувати дата-центри в космосі
Mantis Biotech заявляє, що створює рішення для подолання цього дефіциту. Її платформа поєднує різні джерела інформації та формує синтетичні набори даних, на основі яких створюються«цифрові двійники» — фізично змодельовані прогностичні моделі анатомії, фізіології та поведінки людини.
Такі моделі пропонують використовувати для аналізу даних, дослідження нових медичних процедур, навчання хірургічних роботів і прогнозування медичних проблем або поведінкових патернів. Наприклад, за словами засновниці та CEO компанії Джорджії Вітчел, спортивна команда може оцінити ризик травми ахіллового сухожилля у гравця, враховуючи його навантаження, дієту та інші показники.
Платформа спочатку збирає дані з підручників, камер захоплення руху, біометричних сенсорів, тренувальних журналів і медичних зображень. Потім система на базі мовних моделей перевіряє та поєднує ці дані, після чого вони обробляються фізичним рушієм для створення високоточної моделі, яку використовують для навчання прогностичних алгоритмів.
Вітчел пояснила, що технологія дозволяє перетворювати різні джерела інформації на моделі, які прогнозують, як людина поводитиметься або працюватиме. Це робить платформу придатною для будь-яких задач, де потрібно передбачити результат діяльності людини.
Фізичний рушій є ключовим елементом, оскільки він допомагає реалістично змоделювати анатомію та «прив’язати» синтетичні дані до фізичних законів. Наприклад, якщо потрібно створити дані про положення руки людини без одного пальця, це складно через відсутність відкритих наборів даних. За словами Вітчел, у такому випадку можна просто змінити фізичну модель і згенерувати потрібний датасет.
Читайте также: Google відкриває реєстрацію на безплатну програму про створення ШІ-агентів для бізнесу
Компанія вважає, що технологія може широко застосовуватися у біомедичній галузі, де інформація часто розрізнена або недоступна. Особливо це стосується рідкісних хвороб, коли дані важко отримати через етичні обмеження та правила використання персональної інформації.
Вітчел зазначила, що використання цифрових двійників дозволяє експериментувати з віртуальними моделями людей без використання реальних даних пацієнтів, що допомагає зберігати приватність.
Поки що найбільший інтерес до технології проявляють професійні спортивні команди. Одним із клієнтів стартапу є команда NBA. Для спортсменів створюють цифрові моделі, які показують, як змінюється їхня фізична форма, наприклад висота стрибків упродовж року, і як це пов’язано зі сном чи тренуваннями.
Стартап також залучив 7,4 мільйона доларів початкових інвестицій під керівництвом Decibel VC за участю Y Combinator, приватних інвесторів і Liquid 2. Кошти планують спрямувати на найм працівників, рекламу та розвиток продукту.
Наступним кроком компанія називає подальший розвиток технології й відкриття платформи для ширшого використання, зокрема у профілактичній медицині. Також Mantis працює з фармацевтичними лабораторіями та дослідниками клінічних випробувань, щоб аналізувати реакцію пацієнтів на лікування.
Читайте также: Google нарешті дозволяє змінювати поштову адресу на @gmail.com. Але є обмеження
- Анонімна біометрія. Стартап Сема Альтмана запускає цифрові паспорти на основі сканування ока у США
- Прорив у прогнозуванні клімату. Вчені створили цифрову копію Землі з точністю до одного кілометра
- Цифрові клони. ШІ-компанія створює технологію, щоб замінити соцопитування