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)