تقوم خوارزميات الحاسوب اليوم بمهام هائلة
بدقة عالية، على نطاق واسع، وباستخدام ذكاء يشبه ذكاء الإنسان
وغالباً ما يعرف ذكاء الحواسيب بال"أيه آي"
أو الذكاء الاصطناعي
والذي سيكون له تأثير كبير على حياتنا في المستقبل
لكننا ما زلنا نواجه اليوم تحديات كثيرة
في كشف وتشخيص العديد من الأمراض التي تهدد الحياة
مثل الأمراض المُعدية والسرطان
الآلاف من المرضى في كل عام
يخسرون حياتهم بسبب سرطان الكبد والفم
أفضل طريقة لمساعدة هؤلاء المرضى
هي إجراء الكشف المبكر وتشخيص هذه الأمراض.
إذن كيف نكتشف هذه الأمراض اليوم، وهل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد؟
للأسف، فالمرضى الذين يشتبه بإصابتهم بهذه الأمراض،
يطلب منهم الطبيب أولاً إجراء
صور شعاعية متطورة ومكلفة جداً
مثل التصوير الفلوري والأشعة المقطعية والرنين المغناطيسي
وبمجرد جمع هذه الصور
يقوم طبيب آخر بتشخيص تلك الصور والتحدث إلى المريض.
كما ترون، تتطلب هذه العملية الكثير من الموارد
كما تتطلب أطباء ذوي خبرة، وتقنيات تصوير طبي مكلفة،
وهذا الحل ليس عملياً للعالم النامي
وفي الحقيقة، للكثير من الدول الصناعية كذلك.
إذاً هل نستطيع حل هذه المشكلة، باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
اليوم، إذا ما أردنا استخدام نقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدي
لحل هذه المشكلة
فإننا بحاجة إلى عشرة آلاف...
أكرر، بحدود 10 آلاف صورة من هذه الصور الطبية المكلفة
يجب أن تكون جاهزة أولاً
بعد ذلك، نحن بحاجة لأطباء ذوي خبرة
لتحليل هذه الصور لنا.
وباستخدامنا لهذه المعلومات،
يمكننا تدريب شبكة عصبونية عميقة نموذجية أو شبكة تعلم عميق
لتوفير التشخيص للمريض
على غرار النهج الأول،
فإن أساليب الذكاء الاصطناعي التقليدي
تعاني من نفس المشكلة.
كميات كبيرة من البيانات والأطباء الخبراء وتقنيات تصوير طبي متطورة.
هل يمكننا إذًا إيجاد أساليب أكثر فعالية وقابلة للتوسع
إضافة إلى طرق ذكاء اصطناعي قيمة
لحل هذه المشاكل التي تواجهنا اليوم؟
هذا تماماً هو ما تعمل عليه مجموعتنا في مختبر "إم آي تي ميديا لاب".
اختراع مجموعة متنوعة من أساليب الذكاء الاصطناعي غير التقليدية
لحل الكثير من التحديات التي تواجهنا اليوم
في مجال التصوير الطبي والتجارب السريرية
في المثال الذي عرضته اليوم، كان لدينا هدفان
الهدف الأول كان تقليص عدد الصور الطبية المطلوبة
لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
أما الهدف الثاني، فهو أكثر طموحاً،
كنا نريد التقليل من استخدام تقنيات التصوير الطبي عالية الكلفة
لفحص المرضى
إذاً كيف فعلنا ذلك؟
بالنسبة لهدفنا الأول،
بدلاً من البدء بالعشرات والآلاف
من هذه الصور الطبية المكلفة، واستعمال الذكاء الاصطناعي التقليدي
بدأنا بصورة طبية واحدة
ومن خلال هذه الصورة، استطعت أنا وفريقي أن نجد أسلوبًا ذكيًّا
لاستخراج المليارات من حزم المعلومات.
تتضمن حزم المعلومات هذه: الألوان والبكسلات والأبعاد
وتوصيفات المرض على الصورة الطبية.
بمعنى آخر، قمنا بتحويل صورة واحدة إلى مليارات النقاط من بيانات التدريب،
مما قلل بشكل كبير من كمية البيانات اللازمة للتدريب
بالنسبة للهدف الثاني،
أي الحد من استخدام الصور الطبية المكلفة لفحص المرضى،
بدأنا بصورة الضوء الأبيض القياسية،
الملتقطة للمريض إما من آلة تصوير رقمية ذات عدسة أحادية عاكسة أو من هاتف محمول.
المليارات من حزم المعلومات الذي ذكرناها قبل قليل؟
قمنا بتركيبها على هذه الصورة،
وأنشأنا ما نسميه صورة مركبة.
وما أدهشنا هو أننا احتجنا فقط إلى 50 صورة
أكرر، فقط خمسون صورة
من هذه الصور المركبة، من أجل تدريب خوارزمياتنا لفعالية عالية
لتلخيص طريقتنا،
بدلاً من استخدام عشرة آلاف صورة طبية عالية التكلفة
يمكننا الآن تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي بطريقة غير تقليدية
باستخدام فقط 50 صورة قياسية عالية الجودة،
ملتقطة بآلات تصوير رقمية ذات عدسة أحادية عاكسة وهواتف محمولة.
لتوفير التشخيص.
والأهم من هذا،
فخوارزمياتنا يمكنها أن تقبل، في المستقبل وحتى في الوقت الحالي
بعض الصور البسيطة جداً للمريض بتقنية الضوء الأبيض،
عوضاً عن تقنيات التصوير الطبي المكلفة.
أعتقد أننا مستعدون لدخول عصر
حيث يمكن للذكاء الاصطناعي
أن يؤثر فيه بشكل هائل على مستقبلنا
وأعتقد أن التفكير في الذكاء الاصطناعي التقليدي
الذي يعتبر غنيًّا بالبيانات وفقيرًا في التطبيق
يجب علينا أيضاً متابعة التفكير،
في طرق غير تقليدية لتطوير الذكاء الاصطناعي
التي تتطلب فقط كمية محدودة من البيانات
لحل بعض المشاكل الكبيرة التي تواجهنا اليوم
خاصة في الرعاية الصحية.
شكراً جزيلاً لكم.
(تصفيق)