1
00:00:01,280 --> 00:00:05,136
Компютърните алгоритми днес
изпълняват невероятни задачи

2
00:00:05,160 --> 00:00:09,896
с висока точност и в огромен мащаб,
използвайки интелект, подобен на човешкия.

3
00:00:09,920 --> 00:00:13,856
Този компютърен интелект
често бива наричан AI

4
00:00:13,880 --> 00:00:15,736
или изкуствен интелект.

5
00:00:15,760 --> 00:00:19,960
Изкуственият интелект е на път да окаже невероятно въздействие върху нашия живот в бъдещето.

6
00:00:20,880 --> 00:00:24,816
Днес, обаче, все още сме изправени
пред огромни предизвикателства

7
00:00:24,840 --> 00:00:28,336
при откриването и диагностицирането
на няколко живото-застрашаващи заболявания,

8
00:00:28,360 --> 00:00:30,720
като например 
инфекциозните заболявания и рака.

9
00:00:32,000 --> 00:00:34,296
Хиляди пациенти всяка година

10
00:00:34,320 --> 00:00:37,120
губят живота си поради
рак на черния дроб и на устната кухина.

11
00:00:37,880 --> 00:00:40,576
Най-добрият начин 
да помогнем на тези пациенти

12
00:00:40,600 --> 00:00:44,920
е ранното откриване
и диагностициране на тези заболявания.

13
00:00:45,880 --> 00:00:50,040
Как откриваме тези заболявания днес и би 
ли могъл изкуственият интелект да помогне?

14
00:00:51,920 --> 00:00:55,576
При пациентите, при които, за съжаление,
има съмнение за такава болест,

15
00:00:55,600 --> 00:00:58,256
лекарят специалист първо предписва

16
00:00:58,280 --> 00:01:00,896
много скъпи медицински образни технологии,
като например

17
00:01:00,920 --> 00:01:05,016
флуоресцентни образи, 
компютърна томография, магнитен резонанс.

18
00:01:05,040 --> 00:01:07,336
Когато образите са готови,

19
00:01:07,360 --> 00:01:11,880
друг специалист ги използва за 
диагностициране и ги обсъжда с пациента.

20
00:01:12,520 --> 00:01:15,976
Както виждате, 
този процес изисква много ресурси -

21
00:01:16,000 --> 00:01:20,416
експерти и скъпи медицински технологии,

22
00:01:20,440 --> 00:01:23,536
и не е практичен в развиващите се страни.

23
00:01:23,560 --> 00:01:26,920
В интерес на инстината, също така и 
в много индустрализирани страни.

24
00:01:27,760 --> 00:01:30,640
Можем ли да разрешим този проблем,
използвайки изкуствен интелект?

25
00:01:31,840 --> 00:01:35,896
Ако трябва да използвам традиционната 
архитектура за изкуствен интелект,

26
00:01:35,920 --> 00:01:37,136
за да реша този проблем,

27
00:01:37,160 --> 00:01:38,616
ще са ми необходими 10 000,

28
00:01:38,640 --> 00:01:42,656
повтарям 10 000 от тези скъпи 
медицински образи,

29
00:01:42,680 --> 00:01:44,056
които трябва да бъдат генерирани.

30
00:01:44,080 --> 00:01:46,976
След това, ще трябва да отида
при специалист,

31
00:01:47,000 --> 00:01:49,496
който ще анализира тези образи.

32
00:01:49,520 --> 00:01:51,616
С тези два вида информация,

33
00:01:51,640 --> 00:01:55,296
мога да обуча стандартна дълбока невронна 
мрежа или мрежа за дълбоко обучение,

34
00:01:55,320 --> 00:01:57,456
за да предоставя диагноза на пациентите.

35
00:01:57,480 --> 00:01:59,216
Както и при първия подход,

36
00:01:59,240 --> 00:02:01,383
традиционните подходи, 
включващи изкуствен интелект,

37
00:02:01,407 --> 00:02:02,856
страдат от същия проблем.

38
00:02:02,880 --> 00:02:07,440
Големи количества данни, специалисти и 
специализирани технологии за медицински образи.

39
00:02:08,320 --> 00:02:11,640
Можем ли да създадем по-достъпна, 
ефективна

40
00:02:12,640 --> 00:02:15,936
и стойностна архитектура за 
изкуствен интелект,

41
00:02:15,960 --> 00:02:19,016
за да се справим с тези сериозни
проблеми, с които се сблъскваме?

42
00:02:19,040 --> 00:02:21,360
Това е задачата, с която се занимава
моята група в Медийната лаборатория

43
00:02:21,360 --> 00:02:22,360
на Технологичния Институт в Масачузец.

44
00:02:22,360 --> 00:02:26,216
Ние изобретихме различни
нестандартни AI архитектури,

45
00:02:26,240 --> 00:02:29,416
за да решим най-сериозните
проблеми, с които се сблъскваме днес

46
00:02:29,440 --> 00:02:31,640
във връзка с медицинските образи и 
и клинични изпитвания.

47
00:02:32,480 --> 00:02:35,536
Във връзка с примера, който споделих днес 
с вас, ние имахме две цели.

48
00:02:35,560 --> 00:02:38,536
Първата ни цел беше да намалим
броя изображения,

49
00:02:38,560 --> 00:02:41,816
необходими, за да бъдат обучени
алгоритмите на изкуствения интелект.

50
00:02:41,840 --> 00:02:43,936
Втората ни цел - по-амбициозна -

51
00:02:43,960 --> 00:02:47,696
беше да намалим използването на 
скъпа медицинска образна технология

52
00:02:47,720 --> 00:02:48,936
за преглед на пациенти.

53
00:02:48,960 --> 00:02:50,160
Как го направихме?

54
00:02:50,920 --> 00:02:52,136
За първата ни цел,

55
00:02:52,160 --> 00:02:54,216
вместо да започнем с десетки хиляди

56
00:02:54,240 --> 00:02:57,256
от тези скъпи медицински образи,
както при традиционния изкуствен интелект,

57
00:02:57,280 --> 00:02:59,336
започнахме с едно единствено 
медицинско изображение,

58
00:02:59,360 --> 00:03:03,136
От това изображение, моят екип и аз
намерихме оригинален начин,

59
00:03:03,160 --> 00:03:05,896
за да извлечем милиарди
информационни пакети.

60
00:03:05,920 --> 00:03:09,616
Тези информационни пакети
включваха цветове, пиксели, геометрия

61
00:03:09,640 --> 00:03:12,176
и изобразяване на болестта
върху медицинския образ.

62
00:03:12,200 --> 00:03:16,536
В известен смисъл, ние превърнахме
едно изображение в милиарди източници за обучение

63
00:03:16,560 --> 00:03:20,096
и така намалихме количеството данни,
необходими за обучението.

64
00:03:20,120 --> 00:03:21,336
За втората ни цел,

65
00:03:21,360 --> 00:03:25,216
намаляването на използването на скъпи медицински 
образни технологии за преглед на пациенти,

66
00:03:25,240 --> 00:03:28,096
ние започнахме със стандартна снимка 
с бяла светлина,

67
00:03:28,120 --> 00:03:32,456
създадена или с DSLR фотоапарат,
или мобилен телефон, за пациента.

68
00:03:32,480 --> 00:03:34,936
Помните ли онези милиарди 
информационни пакети?

69
00:03:34,960 --> 00:03:38,496
Насложихме ги върху тази снимка,

70
00:03:38,520 --> 00:03:41,040
създавайки по този начин нещо, 
което се нарича композитно ичображение.

71
00:03:41,480 --> 00:03:44,776
За наша изненада се нуждаехме от само 50,

72
00:03:44,800 --> 00:03:46,136
потварям, само 50

73
00:03:46,160 --> 00:03:50,000
от тези композитни изображения,
за да обучим нашите алгоритми до висока ефективност.

74
00:03:50,680 --> 00:03:52,016
За да обобщя нашия подход,

75
00:03:52,040 --> 00:03:55,216
вместо да използваме 10 000
много скъпи медицински образи,

76
00:03:55,240 --> 00:03:58,256
можехме да обучим AI алгоритмите
по нестандартен начин,

77
00:03:58,280 --> 00:04:02,536
използвайки само 50 от тези стандартни 
снимки с висока резолюция,

78
00:04:02,560 --> 00:04:05,056
направени с DSLR фотоапарати и
мобилни телефони

79
00:04:05,080 --> 00:04:06,616
и да предоставим диагноза.

80
00:04:06,640 --> 00:04:07,856
Още по-важно,

81
00:04:07,880 --> 00:04:11,016
нашите алгоритми могат да получат
в бъдещето и дори в момента,

82
00:04:11,040 --> 00:04:13,856
много обикновени снимки
с бяла светлина от пациентите,

83
00:04:13,880 --> 00:04:16,320
вместо скъпите 
медицински образни технологии.

84
00:04:17,120 --> 00:04:20,216
Вярвам, че сме на прага на епоха,

85
00:04:20,240 --> 00:04:22,176
в която изкуственият интелект

86
00:04:22,200 --> 00:04:24,736
ще има невероятно въздействие 
върху бъдещето.

87
00:04:24,760 --> 00:04:27,216
И смятам, че когато мислим 
за традиционния изкуствения интелект,

88
00:04:27,240 --> 00:04:30,016
който е богат на данни, 
но беден на приложения,

89
00:04:30,040 --> 00:04:31,576
ние също трябва да продължим да мислим

90
00:04:31,600 --> 00:04:34,616
за нестандартни архитектури 
за изкуствен интелект,

91
00:04:34,640 --> 00:04:36,576
които могат да получават 
малки количества данни

92
00:04:36,600 --> 00:04:39,536
и да решават проблемите, с които 
се сблъскваме днес,

93
00:04:39,560 --> 00:04:40,816
особено свързани 
със здравеопазването.

94
00:04:40,840 --> 00:04:42,056
Благодаря ви много.

95
00:04:42,080 --> 00:04:45,920
(Аплодисменти)