Ці можам мы стварыць свет без хвароб?

Ці магчымы свет без хвароб? Хвароба - гэта слова, якое большасць (калі не ўсе) людзі адчуваюць дыскамфорт, калі яны хварэюць на слых або ў кагосьці з іх знаёмых. на шчасце, Макс Велінг, прафесар машыннага навучання ў Універсітэце Амстэрдама і член Канадскага інстытута перспектыўных даследаванняў, і яго каманда прадпрымальнікаў стварылі сістэму аналізу даных для дыягностыкі захворванняў для пацыентаў. Цікавы факт: ён кіруе AMLAB (Амстэрдамская лабараторыя машыннага навучання) і са-кіраўніком QUVA Lab (Qualcomm-UvA Lab). Тут мы ўбачым, як гэты цудоўны чалавек і яго каманда прадпрымальнікаў (Сінція Дворк, Джэфры Хінтан і Джудэа Пэрл) зрабілі некалькі неверагодных прарываў, каб пазбавіць свет ад хвароб.

Занепакоенасць Макса Велінга

Некаторыя з фактаў, на якія звяртае ўвагу Велінг падчас выступу на TEDx, сапраўды звяртаюць увагу на той факт, што бываюць выпадкі, калі лекар можа нешта прапусціць падчас дыягностыкі пацыента. Напрыклад, ён кажа, што «палова медыцынскіх працэдур не мае навуковых доказаў». Гэты дыягназ ставіцца ў першую чаргу праз іх уласную практыку і веды, атрыманыя ў школе, у той час як Макс кажа, што павінен быць нейкі аналітычны прагноз адносна іншых магчымых захворванняў. Далей ён тлумачыць, што некаторым пацыентам можа быць пастаўлены няправільны дыягназ і яны вяртаюцца ў бальніцу, у чым ён удакладняе, што верагоднасць смерці ў іх у 8 разоў вышэй. Самае цікавае, што гэта праблема існавала заўсёды. Прычына такая ж простая, бо абавязкова будуць дапушчаныя памылкі, якія, на жаль, могуць каштаваць каму-небудзь ці некалькім людзям жыцця. Мала таго, як кажа Велінг, штогод праводзіцца 230 мільёнаў медыцынскіх працэдур коштам паўтрыльёна долараў. Як і любая галіна, якая спрабуе прадастаўляць паслугі, каб дапамагчы іншым, гэта каштуе грошай; акрамя таго, гэта азначае, што бальніцы і тыя, хто адказвае за фінансаванне медыцынскіх цэнтраў, павінны прыслухоўвацца да наватараў, якія спрабуюць прасоўваць галіну ў лепшым кірунку. Тым не менш быць эканомным заўсёды выгадна.

Захаванне прыватнасці

Велінг заявіў, што ён і яго каманда здзейснілі 3 прарыву. Адным з іх з'яўляецца кампутар, які можа захаваць канфідэнцыяльнасць у бальніцы; акрамя таго, камп'ютары могуць таксама аналізаваць мноства дадзеных для далейшага паляпшэння дыягностыкі пацыентаў, якія вельмі хворыя. Гэта праграмнае забеспячэнне называецца Машынны навучэнец. Па сутнасці, камп'ютар адпраўляе запыт у бальнічную базу дадзеных, якая адказвае на запыт, пасля чаго навучэнец машыны зменіць адказ, «дадаўшы да яго трохі шуму». Для атрымання дадатковай інфармацыі, калі ласка Клікніце тут (Макс Велінг тлумачыць гэта больш падрабязна паміж хвілінамі 5:20 - 6:06). Іншымі словамі, як тлумачыць Макс, кампутар хоча "палепшыць сябе" з дапамогай дыягностыкі і "пабудаваць лепшую мадэль дадзеных". Усё гэта дзякуючы Сінція Дворк, які з'яўляецца вядомым навукоўцам Microsoft Research. Яна засяроджваецца на захаванні прыватнасці на матэматычнай аснове. Больш падрабязна пра яе і тое, што яна зрабіла, Клікніце тут. Карацей кажучы, гэты першы прарыў не толькі паказвае, што Макс хоча паважаць асабістую інфармацыю пацыентаў, але таксама хоча даць бальніцам больш трывалую аснову для дыягностыкі.

глыбокае вывучэнне

Другі прарыў быў выяўлены в Джэфры Хінтан. Ян Лекун, Ёшуа Бенгіа і Джэфры патлумачылі, што: «Глыбокае навучанне выяўляе складаную структуру ў вялікіх наборах даных з дапамогай алгарытму зваротнага распаўсюджвання, каб паказаць, як машына павінна змяніць свае ўнутраныя параметры, якія выкарыстоўваюцца для вылічэння прадстаўлення на кожным узроўні з прадстаўлення на папярэднім узроўні». Кажучы непрафесіяналам, гэта дапамагае машыне лепш зразумець сябе праз свае складаныя пласты з дапамогай самых глыбокіх параметраў (для атрымання дадатковай інфармацыі, калі ласка, прачытайце астатнюю частку агляду, напісанага трыма джэнтльменамі).

Прычыннасць супраць карэляцыі

Трэцяе і апошняе дасягненне - гэта хутчэй сумесная ідэя для далейшага адрознення прычыннасці ад карэляцыі. Макс лічыць, што інструменты Judea Pearl могуць дапамагчы адрозніць гэтыя два паняцці і арганізавацца. Па сутнасці, роля Judea заключаецца ў тым, каб дапамагчы даць больш структураваныя дадзеныя, што можа быць зроблена, калі файлы пацыентаў пераносяцца ў лічбавую форму ў базу дадзеных. Праца Пэрла даволі складаная, таму, калі вы хочаце больш зразумець, якія ў яго «інструменты». Клікніце тут.

Жаданне Макса

Велінг рэзюмаваў у канцы свайго Размова на TEDX што ён хоча захаваць канфідэнцыяльнасць праз машыну навучання. Па-другое, прыцягваць даныя непаўналетніх і навукоўцаў для далейшага паляпшэння дыягностыкі, каб зэканоміць грошы і жыцці. Нарэшце, ён хоча зрабіць рэвалюцыю ў ахове здароўя, лепш абслугоўваючы бальніцы, лекараў і пацыентаў з дапамогай тэхналогій, якія могуць дапамагчы скараціць наведванне бальніцы і больш эфектыўна выкарыстоўваць грошы. Гэта цудоўнае бачанне аховы здароўя, таму што ён не толькі хоча паважаць медыцынскую галіну, ён таксама хоча дапамагчы выратаваць жыцці, думаючы пра бюджэты бальніц і медыцынскіх цэнтраў.