Napjaink számítógépes algoritmusai hihetetlen feladatokat végeznek el
kiemelkedő pontossággal, óriási léptékben, szinte emberi intelligenciával.
Ezt a számítógépes intelligenciát gyakran MI-nek,
vagyis mesterséges intelligenciának nevezik.
Várhatóan hihetetlen hatása lesz jövőbeli életünkre.
Jelenleg azonban még kemény kihívásokkal nézünk szembe
számos halálos betegség, például fertőző kórok és rák
felismerésében és diagnosztizálásában.
Évente betegek ezrei halnak meg
májrákban és szájrákban.
Akkor tudunk legjobban segíteni azoknak,
akik ezektől szenvednek, ha időben felismerjük és diagnosztizáljuk a kórt.
De hogyan ismerjük fel ezeket napjainkban, és hogyan segíthet ebben az MI?
Azoknál a betegeknél, akiknél sajnos felmerül a kór gyanúja,
egy szakorvos mindenekelőtt
nagyon drága orvosi képalkotó eljárást rendel el,
például fluoreszcens képalkotó eljárást, CT-, MRI-vizsgálatokat.
A képek ismeretében
egy másik szakorvos felállítja a diagnózist, és beszél a beteggel.
Mint látják, ez hatalmas erőforrásigényű folyamat,
mely kétféle szakorvost és drága orvosi képalkotó eljárásokat igényel,
ami a fejlődő világban nagyon nehezen biztosítható.
Valójában ez a helyzet számos iparilag fejlett országban is.
Megoldható-e ez a probléma mesterséges intelligenciával?
A mai hagyományos MI-rendszerekkel
a probléma megoldásához mindenekelőtt
tízezres – ismétlem:
tízezres nagyságrendű ilyen drága
orvosi képre lenne szükségem.
Ezután szakorvoshoz fordulnék,
aki kielemezné nekem ezeket a képeket.
Majd ezzel a két információval
betaníthatok egy szokványos mély neurális hálót vagy mélytanulási hálót
a beteg diagnózisának felállításához.
Az első megközelítéshez hasonlóan,
a hagyományos MI-megközelítések is
ugyanazzal a problémával küszködnek.
Hatalmas adatmennyiség, szakorvosok és orvosi képalkotó technológiák.
Kitalálhatunk-e méretezhetőbb,
hatékonyabb és értékesebb MI-architektúrákat
ezeknek az előttünk álló, nagyon fontos problémák megoldására?
Csapatom jelenleg épp ezen fáradozik az MIT Media Labnál.
Feltaláltunk több rendhagyó MI-architektúrát,
hogy az orvosi képalkotásban és klinikai kísérletekben előttünk álló
legfontosabb kihívások egy részére válaszolni tudjunk.
Az előbb bemutatott példa megoldására két célt ki tűztünk ki.
Első célkitűzésünk az volt, hogy csökkentsük
az MI-algoritmusok betanításához szükséges képek számát.
Második célunk – még többet akartunk -
csökkenteni a betegek átvizsgálásához szükséges,
drága orvosi képalkotó technológiák használatát.
Hogyan oldottuk ezt meg?
Első célkitűzésünkhöz
egyetlen orvosi képet fogtunk,
nem pedig tízezernyi nagyon drága képet,
mint a hagyományos MI esetében.
Csapatom és én nagyon frappáns módot találtunk ki arra, hogy ebből a képből
milliárdnyi információs csomagot vonjunk ki.
Az információs csomagok tartalma: színek, képpontok, geometria,
és a betegség leképezése az orvosi képre.
Bizonyos értelemben több milliárd betanító adatponttá konvertáljuk ezt az egy képet,
jelentősen csökkentve a betanításhoz szükséges adatmennyiséget.
Második célkitűzésünkhöz, a betegek szűréséhez használt
drága orvosi képalkotó technológiák alkalmazásának csökkentéséhez
közönséges fényképet készítettünk nappali fényben,
tükörreflexes fényképezőgéppel vagy mobiltelefonnal.
Aztán emlékeznek arra a több milliárdnyi információcsomagra?
Azokat ráfektettük az orvosi képről erre a képre,
és úgynevezett összetett képet alkottunk belőlük.
Nagy meglepetésünkre ötven ilyen összetett kép
elég volt ahhoz – mondom: csak ötven –,
hogy igen nagy hatékonysággal betanítsuk ezeket az algoritmusokat.
Megközelítésünk összefoglalva:
tízezer nagyon drága orvosi kép felhasználása helyett
szokatlan módon taníthatjuk be az MI-algoritmusokat,
mindössze 50 darab nagy felbontású, tükörreflexes géppel
vagy mobiltelefonnal készített, közönséges fotóval,
és így állítjuk fel a diagnózist.
Még fontosabb,
hogy algoritmusaink a jövőben is, de már jelenleg is tudnak fogadni
nagyon egyszerű, nappali fényben készült fotókat a betegtől,
kiváltva a drága orvosi képalkotó eljárásokat.
Hiszem: készen állunk arra, hogy olyan korba lépjünk,
ahol a mesterséges intelligencia
hihetetlen hatással lesz a jövőre.
És szerintem, ahogy a hagyományos MI-re gondolunk,
ami adatokban gazdag, ám alkalmazásokban szegény,
tovább kell gondolkodnunk
a nem szokványos MI-architektúrákról,
amik kis adatmennyiséggel is képesek
kezelni és megoldani az előttünk álló legfontosabb problémákat,
különösen az egészségügyben.
Nagyon szépen köszönöm.
(Taps)