Makahimo ba kita og usa ka kalibutan nga walay sakit?

Posible ba nga adunay usa ka kalibutan nga wala’y sakit? Ang sakit usa ka pulong nga kadaghanan (kung dili tanan) ang mga tawo mobati nga dili komportable nga makadungog kung sila o ang usa nga ilang kaila adunay usa. Maayo na lang, Max Welling, usa ka propesor sa pagkat-on sa makina sa Unibersidad sa Amsterdam ug miyembro sa Canadian Institute of Advanced nga panukiduki, ug ang iyang grupo sa mga negosyante nagmugna og sistema sa pagtuki sa datos alang sa pagdayagnos sa mga sakit alang sa mga pasyente. Makalingaw nga kamatuoran: Siya nagdumala sa AMLAB (Amsterdam Machine Learning LAB) ug nag-co-direct sa QUVA Lab (Qualcomm-UvA Lab). Dinhi atong makita kung giunsa niining talagsaon nga tawo ug sa iyang grupo sa mga negosyante (Cynthia Dwork, Geoffrey Hinton ug Judea Pearl) naghimo sa pipila ka talagsaon nga mga kalampusan sa pagwagtang sa kalibutan sa sakit.

Ang mga kabalaka ni Max Welling

Pipila sa mga kamatuoran nga gipunting ni Welling atol sa iyang pakigpulong sa TEDx nagdala sa pagtagad sa kamatuoran nga adunay mga panahon nga ang usa ka doktor mahimong masipyat sa usa ka butang sa panahon sa pagdayagnos sa usa ka pasyente. Pananglitan, siya nag-ingon nga "katunga sa medikal nga mga pamaagi walay siyentipikanhong ebidensya." Kana nga pagdayagnos gihimo sa panguna pinaagi sa ilang kaugalingon nga praktis ug kahibalo nga nakuha sa eskuylahan, samtang giingon ni Max nga kinahanglan adunay usa ka porma sa usa ka analitikal nga prognosis sa uban pang posible nga mga sakit. Nagpadayon siya sa pagpatin-aw nga ang pipila ka mga pasyente mahimong ma-misdiagnose ug mabalik sa ospital, diin iyang gitino nga sila 8 ka beses nga mas lagmit nga mamatay. Ang labing makaiikag nga butang mao nga kini usa ka isyu nga kanunay naglungtad. Ang rason kay yano sama sa mga kasaypanan nga kinahanglan buhaton nga sa kasubo mahimong mogasto sa usa o daghang mga tawo sa ilang kinabuhi. Dili lang kana, sama sa giingon ni Welling, adunay 230 milyon nga mga pamaagi sa medikal matag tuig nga nagkantidad ug tunga sa trilyon nga dolyar. Sama sa bisan unsa nga industriya nga naningkamot sa paghatag og serbisyo sa pagtabang sa uban, kini gasto salapi; dugang pa, nagpasabot kana nga ang mga ospital ug kadtong nagdumala sa pagpondo sa mga medikal nga sentro kinahanglan nga maminaw sa mga innovator nga naningkamot sa pagpadayon sa industriya sa mas maayong direksyon. Bisan pa niana, ang pagdaginot kanunay nga mapuslanon.

Pagpreserbar sa Privacy

Si Welling mipahayag nga siya ug ang iyang team nakahimo og 3 ka breakthroughs. Usa niini mao ang kompyuter nga makapreserbar sa pribasiya sulod sa usa ka ospital; Dugang pa, ang mga kompyuter mahimo usab nga mag-analisar sa daghang mga datos aron mapauswag pa ang pagdayagnos sa mga pasyente nga adunay sakit. Ginganlan kini nga software Magtuon sa Makina. Sa tinuud, ang kompyuter nagpadala usa ka pangutana sa database sa ospital, nga nagtubag sa pangutana unya ang tigkat-on sa makina magbag-o sa tubag pinaagi sa "pagdugang gamay nga kasaba niini." Para sa dugang detalye palihog click dinhi (Gipasabut kini ni Max Welling nga mas duol tali sa mga minuto 5:20 - 6:06). Sa laing pagkasulti, ingon sa gipatin-aw ni Max, gusto sa kompyuter nga "mas maayo ang kaugalingon" pinaagi sa pagdayagnos ug "magtukod usa ka labi ka maayo nga modelo sa datos". Kining tanan salamat sa Cynthia Dwork, kinsa usa ka inila nga siyentista gikan sa Microsoft Research. Nagtutok siya sa pagpreserbar sa pribasiya base sa pundasyon sa matematika. Alang sa dugang bahin kaniya ug kung unsa ang iyang nahimo, click dinhi. Sa laktud, kini nga una nga pag-uswag dili lamang nagpakita nga gusto ni Max nga matinahuron sa personal nga kasayuran sa mga pasyente apan gusto usab nga mahatagan ang mga ospital og mas lig-on nga pundasyon alang sa pagdayagnos.

Maayong Pagkat-on

Ang ikaduha nga pagkahugno gidala sa kahayag pinaagi sa Geoffrey Hinton. Yann Lecun, Yoshua Bengio ug Geoffrey mipasabut nga: "Ang lawom nga pagkat-on nakadiskubre sa makuti nga istruktura sa dagkong mga set sa datos pinaagi sa paggamit sa backpropagation algorithm aron ipakita kung giunsa ang usa ka makina kinahanglan magbag-o sa mga internal nga parameter nga gigamit sa pagkuwenta sa representasyon sa matag layer gikan sa representasyon sa miaging layer." Sa mga layko nga termino, kini makatabang sa usa ka makina nga mas masabtan ang kaugalingon pinaagi sa mga komplikadong mga lut-od niini pinaagi sa kinahiladman nga mga parametro niini (alang sa dugang mga detalye palihog basaha ang nahabilin nga review nga gisulat sa tulo ka ginoo).

Causality vs Correlation

Ang ikatulo ug katapusang breakthrough labaw pa sa usa ka kolaborasyon nga ideya aron sa dugang nga paglainlain sa hinungdan gikan sa correlation. Gibati ni Max nga ang mga himan ni Judea Pearl makatabang sa pag-ila niining duha ka konsepto ug pag-organisar. Sa panguna ang tahas sa Judea mao ang pagtabang sa paghatag ug dugang nga istruktura sa datos nga mahimo kung ang mga file sa pasyente gibalhin sa digital sa usa ka database. Ang trabaho ni Pearl medyo komplikado busa kung gusto nimo nga masabtan kung unsa ang iyang "mga himan". click dinhi.

Pangandoy ni Max

Gisumaryo ni Welling sa katapusan sa iyang Pakigsulti sa TEDX nga gusto niyang mapreserbar ang pribasiya pinaagi sa machine learner. Ikaduha, aron makiglambigit sa mga menor de edad ug mga siyentipiko sa datos aron mapauswag pa ang pagdayagnos aron makatipig salapi ug kinabuhi. Sa katapusan, gusto niya nga bag-ohon ang pag-atiman sa kahimsog pinaagi sa mas maayo nga pagserbisyo sa mga ospital, doktor ug mga pasyente pinaagi sa teknolohiya nga makatabang sa pagpamubo sa mga pagbisita sa ospital ug paggamit sa salapi nga mas episyente. Kini usa ka matahum nga panan-awon sa pag-atiman sa kahimsog tungod kay dili lamang gusto niya nga matinahuron sa industriya sa medisina, gusto usab niya nga makatabang sa pagluwas sa mga kinabuhi samtang naghunahuna sa mga badyet sa mga ospital ug mga sentro sa medisina.