În prezent, algoritmii îndeplinesc
sarcini incredibile
cu mare acuratețe, la o scară enormă,
având o inteligență ca cea a oamenilor.
Aceasta inteligență a computerelor
e adesea denumită IA
sau inteligență artificială.
IA va avea un impact incredibil
asupra vieților noastre în viitor.
Astăzi, totuși, încă ne confruntăm
cu provocări enorme
în detectarea și diagnosticarea
câtorva boli care pun viețile în pericol,
cum ar fi bolile infecțioase și cancerul.
În fiecare an, mii de pacienți
își pierd viața din cauza
cancerului de ficat sau oral.
Cea mai bună metodă
de a ajuta acești pacienți
este să performăm o diagnosticare
și o detectare precoce a acestor boli.
Așadar, cum detectăm aceste boli astăzi
și cum ne poate ajuta IA?
Pacienților care, din păcate, sunt
suspectați de una dintre aceste boli,
un medic specialist cere prima oară
tehnologii medicale de imagistică
foarte scumpe,
cum ar fi imagistica fluorescentă,
CT, RMN.
Odată ce sunt colectate aceste imagini,
un alt medic specialist interpretează
aceste imagini și vorbește cu pacientul.
După cum vedeți, este un proces
care presupune multe resurse,
necesitând medici specialiști
și tehnologie medicală imagistică scumpă,
și nu este considerat practic
pentru lumea în curs de dezvoltare.
De fapt, și în multe țări industrializate.
Deci, putem rezolva această problemă
folosind inteligența artificială?
Astăzi, dacă ar fi să folosim
arhitectura tradițională a IA
pentru a rezolva problema,
aș avea nevoie de 10.000 --
repet, la un ordin de 10.000
din aceste imagini medicale foarte scumpe
să fie generate mai întâi.
După aceea, m-aș duce
la un medic specialist,
care ar analiza acele imagini pentru mine.
Și folosind aceste informații,
pot pregăti o rețea standard neurală
profundă sau o rețea de învățare profundă
pentru a stabili diagnosticul pacientului.
Similar cu prima abordare,
abordările tradiționale ale IA
prezintă aceeași problemă.
Cantitate mare de date, medici specialiști
și tehnologii imagistice de specialitate.
Deci, putem inventa
arhitecturi artificiale inteligente
mai accesibile, mai eficiente
și mai valoroase
pentru a rezolva aceste probleme
cu care ne confruntăm astăzi?
Și asta e exact cu ce se ocupă grupul meu
de la MIT Media Lab.
Am inventat o varietate
de arhitecturi IA neortodoxe
pentru a rezolva câteva provocări
cu care ne confruntăm astăzi
în imagistica medicală
și studiile clinice.
În exemplul pe care vi l-am arătat azi,
am avut două țeluri.
Primul țel a fost să reducem
numărul imaginilor
care se cer pentru a antrena
algoritmii inteligenței artificiale.
Al doilea țel - suntem și mai ambițioși,
am vrut să reducem uzul de tehnologie
imagistică medicală scumpă
pentru a consulta pacienții.
Cum am făcut-o?
Pentru primul nostru țel,
în loc să începem cu zeci și mii
de imagini medicale foarte scumpe
cum e tradiționala IA,
am început cu o singură imagine medicală.
Din această imagine, eu și echipa mea
am găsit o cale isteață
de a extrage miliarde de pachete
de informații.
Aceste pachete de informații includ
culori, pixeli, geometrie
și redarea bolii în imaginea medicală.
Într-un sens, am convertit o imagine
în miliarde de puncte de formare,
reducând masiv cantitatea de date
necesară pentru pregătire.
Pentru al doilea țel,
reducerea utilizării
de tehnologie medicală imagistică scumpă
pentru a examina pacienții,
s-a început cu fotografie
standard de lumină albă,
achiziționată fie de la camera DSLR
sau de la telefonul mobil al pacientului.
Rețineți acele miliarde
de pachete de informații?
Le-am suprapus pe acelea din imaginea
medicală pe această imagine,
creând ceva ce numim o imagine compusă.
Spre surprinderea noastră,
am avut nevoie de doar 50 -
repet, doar 50 -
de astfel de imagini compuse
ca să facem algoritmul mai eficient.
Ca să rezum,
în loc de 10.000 de imagini
medicale foarte scumpe,
acum putem antrena algoritmii IA
într-un mod neortodox,
folosind doar 50 de fotografii standard
de rezoluție mare,
achiziționate de la camere DSLR
și telefoane mobile,
și putem stabili diagnostice.
Mai important,
algoritmii noștri pot accepta,
în viitor sau chiar și acum,
fotografii foarte simple
cu lumină albă, de la pacient,
în loc de tehnologie medicală
imagistică foarte scumpă.
Cred că suntem pregătiți
pentru a intra într-o eră
în care inteligența artificială
o să aibă un impact incredibil
asupra viitorului nostru.
Cred că, gândindu-ne la IA tradițională,
care e bogată în date,
dar săracă în aplicații,
ar trebui să continuăm să ne gândim
la aceste neortodoxe arhitecturi
de inteligență artificială,
care pot accepta mici cantități de date
și pot rezolva câteva dintre problemele
cu care ne confruntăm,
în special în domeniul sănătății.
Vă mulțumesc foarte mult.
(Aplauze)