Počítačové algoritmy v současnosti předvádí neuvěřitelné výkony
s vysokou přesností a v obrobském měřítku díky inteligenci, která se podobá lidské.
Této inteligenci počítačů se často říká AI,
neboli umělá inteligence.
AI je připravená mít v budoucnu obrovský dopad na naše životy.
V současnosti ovšem stále čelíme obrovským problémům
při rozpoznání a diagnostice některých životu ohrožujících nemocí,
například infekční onemocnění a rakovina.
Tisíce pacientů ročně
umírá na rakovinu jater a ústní dutiny.
Pacientům můžeme nejlépe pomoci
brzkým rozpoznáním a diagnostikou těchto nemocí.
Takže jak rozpoznáváme tyto nemoci dnes? A může nám s tím umělá inteligence pomoci?
Pacienti, u kterých je bohužel podezření na tyto nemoci,
nejprve podstoupí
velice drahá zobrazovací vyšetření,
například fluorescenční snímkování, CT či magnetickou resonanci.
Jakmile se snímky vytvoří,
další lékař poté tyto snímky zhodnotí, určí diagnózu a sdělí ji pacientovi.
Jak vidíte, je to velice náročný proces,
kde jsou zapotřebí specialisté a drahé zobrazovací přístroje.
Tento postup tedy není vhodný pro rozvojové země.
A není vlastně vhodný ani pro mnoho industrializovaných zemí.
Jak tedy můžeme tento problém vyřešit s umělou inteligenci?
Kdybych nyní na tento problém použil
tradiční architektury umělé inteligence,
potřeboval bych jich 10 000 --
Ano, nejrve bychom museli vytvořit
10 000 těchto drahých snímků.
Poté bych je zanesl specialistovi,
který by je vyhodnotil.
Pomocí těchto dvou informací mohu trénovat
standardní hluboké neuronové sítě nebo sítě hlubokého učení,
zjistit pacientovu diagnózu.
Stejně jako první přístup
mají tradiční přístupy umělé inteligence
stejný problém.
Velké objemy dat, přítomnost specialistů a specializovaných zobrazovacích zařízení.
Můžeme tedy vyvinout dokonalejší,
účinnější a hodnotnější architektury umělé inteligence,
abychom tak vyřešili důležité problémy, kterým nyní čelíme?
A to je přesně to, co dělá můj tým při MIT Media Lab.
Vyvinuli jsme různé netradiční architektury umělé inteligence,
abychom vyřešili ty největší problémy, kterým nyní čelíme
při zobrazovacích a klinických testech.
U příkladu, který jsem vám dnes ukázal, jsme měli dva cíle.
Naším prvním cílem bylo snížit počet snímků,
které jsou zapotřebí pro vytrénování algoritmů umělé inteligence.
Naším druhý cílel bylo -ambicióznějším -
menší využívání drahých zdravotnických zobrazovacích technologií
ke screeningu pacientů.
Tak jak jsme to dokázali?
Pro náš první cíl,
namísto začínání s desítkami a tisíci drahých zdravotnických snímků,
jako tradiční umělá inteligence,
začali jsme u jednoho zdravotnického snímku.
Z tohoto snímku jsem spolu s týmem dokázali chytře získat
miliardy informačních souborů.
Tyto soubory obsahují informace o barvách, pixelech, uspořádání
a podobě nemoci na zdravotnickém snímku.
Vlastně jsme jen změnili jeden obrázek na miliardy zkušebních datových bodů,
což značně snížilo množství dat, která jsou pro učení zapotřebí.
Pro náš druhý cil,
omezit využívání drahých zdravotnických snímkovacích technologií,
jsme začali se standardní fotografií s bílým světlem,
kterou jsme pořídili buď zrcadlovkou, nebo mobilním telefonem.
Vzpomínáte si na ty miliardy informačních souborů?
Vložili jsme zdravotnický snímek na tento obrázek
a vytvořili něco, čemu říkáme složený snímek.
K našemu překvapení jsme jich potřebovali pouze 50.
Opravdu jen 50 těchto složených snímků,
aby byly naše algoritmy účinné.
Abych shrnul náš přístup,
nepoužíváme 10 000 drahých zdravotnických snímků,
můžeme natrénovat AI algoritmy neortodoxním způsobem,
z pouze 50 standardních fotografií s vysokým rozlišením,
které jsme pořídili zrcadlovkou nebo mobilem
a provedeme diagnózu.
Důležitější ovšem je,
že naše algoritmy budou moci a již nyní mohou analyzovat
některé jednoduché, přirozeně osvětlené fotografie pacienta,
namísto drahých zobrazovacích zařízení.
Věřím, že jsme připravení vstoupit do doby,
kdy bude mít umělá inteligence
velký vliv na naši budoucnost.
A myslím si, že namísto tradiční umělé inteligence,
která zpracovává velké objemy dat, ale je málo využitelná,
bychom se měli zamyset
nad netradičními architekturami umělé inteligence,
které potřebují pouze malé množství dat
a dokážou vyřešit některé z největších problémů,
kterým nyní ve zdravotnictví čelíme.
Děkuji vám.
(potlesk)