Cum facilitează inteligenţa artificială diagnosticarea bolilor
-
0:01 - 0:05În prezent, algoritmii îndeplinesc
sarcini incredibile -
0:05 - 0:10cu mare acuratețe, la o scară enormă,
având o inteligență ca cea a oamenilor. -
0:10 - 0:14Aceasta inteligență a computerelor
e adesea denumită IA -
0:14 - 0:16sau inteligență artificială.
-
0:16 - 0:20IA va avea un impact incredibil
asupra vieților noastre în viitor. -
0:21 - 0:25Astăzi, totuși, încă ne confruntăm
cu provocări enorme -
0:25 - 0:28în detectarea și diagnosticarea
câtorva boli care pun viețile în pericol, -
0:28 - 0:31cum ar fi bolile infecțioase și cancerul.
-
0:32 - 0:34În fiecare an, mii de pacienți
-
0:34 - 0:37își pierd viața din cauza
cancerului de ficat sau oral. -
0:38 - 0:41Cea mai bună metodă
de a ajuta acești pacienți -
0:41 - 0:45este să performăm o diagnosticare
și o detectare precoce a acestor boli. -
0:46 - 0:50Așadar, cum detectăm aceste boli astăzi
și cum ne poate ajuta IA? -
0:52 - 0:56Pacienților care, din păcate, sunt
suspectați de una dintre aceste boli, -
0:56 - 0:58un medic specialist cere prima oară
-
0:58 - 1:01tehnologii medicale de imagistică
foarte scumpe, -
1:01 - 1:05cum ar fi imagistica fluorescentă,
CT, RMN. -
1:05 - 1:07Odată ce sunt colectate aceste imagini,
-
1:07 - 1:12un alt medic specialist interpretează
aceste imagini și vorbește cu pacientul. -
1:13 - 1:16După cum vedeți, este un proces
care presupune multe resurse, -
1:16 - 1:20necesitând medici specialiști
și tehnologie medicală imagistică scumpă, -
1:20 - 1:24și nu este considerat practic
pentru lumea în curs de dezvoltare. -
1:24 - 1:27De fapt, și în multe țări industrializate.
-
1:28 - 1:31Deci, putem rezolva această problemă
folosind inteligența artificială? -
1:32 - 1:36Astăzi, dacă ar fi să folosim
arhitectura tradițională a IA -
1:36 - 1:37pentru a rezolva problema,
-
1:37 - 1:39aș avea nevoie de 10.000 --
-
1:39 - 1:43repet, la un ordin de 10.000
din aceste imagini medicale foarte scumpe -
1:43 - 1:44să fie generate mai întâi.
-
1:44 - 1:47După aceea, m-aș duce
la un medic specialist, -
1:47 - 1:49care ar analiza acele imagini pentru mine.
-
1:50 - 1:52Și folosind aceste informații,
-
1:52 - 1:55pot pregăti o rețea standard neurală
profundă sau o rețea de învățare profundă -
1:55 - 1:57pentru a stabili diagnosticul pacientului.
-
1:57 - 1:59Similar cu prima abordare,
-
1:59 - 2:01abordările tradiționale ale IA
-
2:01 - 2:03prezintă aceeași problemă.
-
2:03 - 2:07Cantitate mare de date, medici specialiști
și tehnologii imagistice de specialitate. -
2:08 - 2:13Deci, putem inventa
arhitecturi artificiale inteligente -
2:13 - 2:16mai accesibile, mai eficiente
și mai valoroase -
2:16 - 2:19pentru a rezolva aceste probleme
cu care ne confruntăm astăzi? -
2:19 - 2:22Și asta e exact cu ce se ocupă grupul meu
de la MIT Media Lab. -
2:22 - 2:26Am inventat o varietate
de arhitecturi IA neortodoxe -
2:26 - 2:29pentru a rezolva câteva provocări
cu care ne confruntăm astăzi -
2:29 - 2:32în imagistica medicală
și studiile clinice. -
2:32 - 2:36În exemplul pe care vi l-am arătat azi,
am avut două țeluri. -
2:36 - 2:39Primul țel a fost să reducem
numărul imaginilor -
2:39 - 2:42care se cer pentru a antrena
algoritmii inteligenței artificiale. -
2:42 - 2:44Al doilea țel - suntem și mai ambițioși,
-
2:44 - 2:48am vrut să reducem uzul de tehnologie
imagistică medicală scumpă -
2:48 - 2:49pentru a consulta pacienții.
-
2:49 - 2:50Cum am făcut-o?
-
2:51 - 2:52Pentru primul nostru țel,
-
2:52 - 2:54în loc să începem cu zeci și mii
-
2:54 - 2:57de imagini medicale foarte scumpe
cum e tradiționala IA, -
2:57 - 2:59am început cu o singură imagine medicală.
-
2:59 - 3:03Din această imagine, eu și echipa mea
am găsit o cale isteață -
3:03 - 3:06de a extrage miliarde de pachete
de informații. -
3:06 - 3:10Aceste pachete de informații includ
culori, pixeli, geometrie -
3:10 - 3:12și redarea bolii în imaginea medicală.
-
3:12 - 3:17Într-un sens, am convertit o imagine
în miliarde de puncte de formare, -
3:17 - 3:20reducând masiv cantitatea de date
necesară pentru pregătire. -
3:20 - 3:21Pentru al doilea țel,
-
3:21 - 3:24reducerea utilizării
de tehnologie medicală imagistică scumpă -
3:24 - 3:26pentru a examina pacienții,
-
3:26 - 3:28s-a început cu fotografie
standard de lumină albă, -
3:28 - 3:32achiziționată fie de la camera DSLR
sau de la telefonul mobil al pacientului. -
3:32 - 3:35Rețineți acele miliarde
de pachete de informații? -
3:35 - 3:38Le-am suprapus pe acelea din imaginea
medicală pe această imagine, -
3:39 - 3:41creând ceva ce numim o imagine compusă.
-
3:41 - 3:45Spre surprinderea noastră,
am avut nevoie de doar 50 - -
3:45 - 3:46repet, doar 50 -
-
3:46 - 3:50de astfel de imagini compuse
ca să facem algoritmul mai eficient. -
3:51 - 3:52Ca să rezum,
-
3:52 - 3:55în loc de 10.000 de imagini
medicale foarte scumpe, -
3:55 - 3:58acum putem antrena algoritmii IA
într-un mod neortodox, -
3:58 - 4:03folosind doar 50 de fotografii standard
de rezoluție mare, -
4:03 - 4:05achiziționate de la camere DSLR
și telefoane mobile, -
4:05 - 4:07și putem stabili diagnostice.
-
4:07 - 4:08Mai important,
-
4:08 - 4:11algoritmii noștri pot accepta,
în viitor sau chiar și acum, -
4:11 - 4:14fotografii foarte simple
cu lumină albă, de la pacient, -
4:14 - 4:17în loc de tehnologie medicală
imagistică foarte scumpă. -
4:17 - 4:20Cred că suntem pregătiți
pentru a intra într-o eră -
4:20 - 4:22în care inteligența artificială
-
4:22 - 4:25o să aibă un impact incredibil
asupra viitorului nostru. -
4:25 - 4:27Cred că, gândindu-ne la IA tradițională,
-
4:27 - 4:30care e bogată în date,
dar săracă în aplicații, -
4:30 - 4:32ar trebui să continuăm să ne gândim
-
4:32 - 4:35la aceste neortodoxe arhitecturi
de inteligență artificială, -
4:35 - 4:37care pot accepta mici cantități de date
-
4:37 - 4:40și pot rezolva câteva dintre problemele
cu care ne confruntăm, -
4:40 - 4:41în special în domeniul sănătății.
-
4:41 - 4:42Vă mulțumesc foarte mult.
-
4:42 - 4:46(Aplauze)
- Title:
- Cum facilitează inteligenţa artificială diagnosticarea bolilor
- Speaker:
- Pratik Shah
- Description:
-
Astăzi, algoritmii IA necesită zeci de mii de imagini medicale scumpe pentru a detecta boala unui pacient. Cum ar fi dacă am putea reduce drastic cantitatea de date necesară pentru instruirea unei IA, care să reducă și să eficientizeze costurile diagnosticării? TED Fellow Pratik Shah lucrează la un sistem inteligent pentru a face acest lucru. Folosind o abordare IA neortodoxă, Shah a dezvoltat o tehnologie care necesită doar 50 de imagini pentru a realiza un algoritm de lucru, și chiar poate folosi fotografiile făcute cu telefoanele mobile ale doctorilor pentru a stabili un diagnostic. Aflați mai multe despre felul în care acest nou mod de a analiza informațiile medicale ar putea duce la detectarea precoce a bolilor care pun viața în pericol și ar putea aduce diagnosticul asistat de IA la mai multe setări în domeniul sănătății în întreaga lume.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 04:59
Mirel-Gabriel Alexa edited Romanian subtitles for How AI is making it easier to diagnose disease | ||
Cristina Nicolae approved Romanian subtitles for How AI is making it easier to diagnose disease | ||
Cristina Nicolae edited Romanian subtitles for How AI is making it easier to diagnose disease | ||
Cristina Nicolae accepted Romanian subtitles for How AI is making it easier to diagnose disease | ||
Cristina Nicolae edited Romanian subtitles for How AI is making it easier to diagnose disease | ||
Cristina Nicolae edited Romanian subtitles for How AI is making it easier to diagnose disease | ||
Cristina Nicolae edited Romanian subtitles for How AI is making it easier to diagnose disease | ||
Eugen Marian Popescu edited Romanian subtitles for How AI is making it easier to diagnose disease |