Computeralgoritmen verrichten vandaag ongelooflijke taken
met een hoge nauwkeurigheid, op grote schaal,
met behulp van mensachtige intelligentie.
Deze intelligentie van computers wordt vaak aangeduid als KI
of kunstmatige intelligentie.
KI zal in de toekomst
een ongelooflijke invloed op ons leven gaan hebben.
Vandaag echter worden we nog steeds geconfronteerd met grote uitdagingen
in het opsporen en diagnosticeren
van diverse levensbedreigende ziekten,
zoals infectieziekten en kanker.
Duizenden patiënten per jaar
verliezen hun leven als gevolg van lever- en mondkanker.
De beste manier om deze patiënten te helpen
zijn vroegtijdige opsporing en diagnose van deze ziekten.
Dus, hoe sporen we vandaag deze ziekten op,
en kan kunstmatige intelligentie daarbij helpen?
Bij patiënten waar, helaas, deze ziekten worden vermoed,
bestelt een deskundige arts eerst
zeer dure medische beeldvormingstechnieken
zoals fluorescerende beeldvorming, CT en MRI.
Zodra die beelden zijn verzameld, stelt een andere deskundige arts een diagnose
aan de hand van die beelden en praat met de patiënt.
Zoals je ziet, komt er veel kijken bij dit proces:
twee expert artsen, dure medische beeldvormingstechniek.
Het wordt niet beschouwd als praktisch voor de derde wereld.
In feite evenmin in veel geïndustrialiseerde landen.
Kunnen we dit probleem oplossen met behulp van kunstmatige intelligentie?
Als ik vandaag de traditionele KI- platforms moest gebruiken
voor het oplossen van dit probleem,
zouden 10.000 --
ik herhaal: ongeveer 10.000 zeer dure medische beelden
moeten worden gegenereerd.
Daarna zou ik een deskundige arts opzoeken
die die beelden dan voor mij zou analyseren.
Met die twee stukken informatie
kan ik een standaard diep neuraal netwerk of een diep-leren-netwerk trainen
om de patiënt te diagnosticeren.
Vergelijkbaar met de eerste benadering
lijden traditionele kunstmatige intelligentie benaderingen
aan het zelfde probleem:
massa’s data, deskundige artsen en deskundige medische beeldvorming.
Kunnen wij meer schaalbare, effectievere
en waardevollere kunstmatige intelligentie platforms bedenken
om de zeer belangrijke problemen op te lossen
waar wij vandaag voor staan?
Dat is precies wat mijn groep bij MIT Media Lab doet.
We hebben een scala aan onorthodoxe KI-platforms uitgevonden
voor het oplossen van enkele van de belangrijkste huidige uitdagingen
in medische beeldvorming en klinische proeven.
In het voorbeeld van vandaag hadden we twee doelstellingen.
Ons eerste doel was het verminderen van het aantal afbeeldingen
nodig om KI-algoritmen te trainen.
Ons tweede doel -- we werden ambitieuzer,
was beperking van het gebruik van dure medische beeldtechniek
om patiënten te screenen.
Hoe deden wij dat?
Voor ons eerste doel
begonnen we niet met tienduizenden van deze zeer dure medische beelden,
zoals bij traditionele KI,
maar met één enkel medisch beeld.
Uitgaande van dit beeld bedachten mijn team en ik
een slimme manier om er miljarden informatiepakketten uit te halen.
Deze informatiepakketten bevatten kleuren, pixels, geometrie
en weergave van de ziekte op het medische beeld.
In zekere zin zetten we één afbeelding om in miljarden datapunten voor training,
en verminderden drastisch de benodigde hoeveelheid data voor de training.
Ons tweede doel was:
minder dure, medische beeldtechnologieën om patiënten te screenen.
We startten met een standaard, wit-licht-foto,
van een digitale spiegelreflexcamera of een mobiele telefoon, van de patiënt.
Herinner je je die miljarden informatiepakketten?
We combineerden die van het medische beeld met dit beeld,
en creëerden iets dat we een composietafbeelding noemen.
Zeer tot onze verbazing hadden we slechts 50 --
Ik herhaal, slechts 50 --
van deze samengestelde afbeeldingen nodig
om onze algoritmen tot hoge rendementen te trainen.
Om onze aanpak samen te vatten:
in plaats van met 10.000 zeer dure medische beelden,
kunnen we nu de KI-algoritmen trainen op een onorthodoxe manier,
met behulp van slechts 50 van deze hoge resolutie, maar standaard, foto's,
van DSLR camera's en mobiele telefoons,
en diagnose aanbieden.
Nog belangrijker:
onze algoritmen kunnen, in de toekomst en zelfs nu al,
werken met enkele zeer eenvoudige, wit-licht-foto's van de patiënt,
in plaats met dure medische beeldvormende technieken.
Ik denk dat we op de drempel staan
van een tijdperk waarin de kunstmatige intelligentie
een ongelooflijke invloed op onze toekomst gaat hebben.
En op het gebied van traditionele KI,
die data-rijk, maar applicatie-arm is,
moeten we blijven denken aan onorthodoxe KI-architecturen,
die met kleine hoeveelheden data
een aantal van de belangrijkste problemen van vandaag kunnen oplossen,
met name in de gezondheidszorg.
Veel dank.
(Applaus)