Kinne wy ​​in wrâld sûnder sykte meitsje?

Is it mooglik om in syktefrije wrâld te hawwen? Sykte is in wurd dat de measte (as net alle) minsken har ûngemaklik fiele as se of ien dy't se kenne ien hat. Lokkich, Max Welling, in heechlearaar masine learen oan 'e Universiteit fan Amsterdam en lid fan Canadian Institute of Advanced ûndersyk, en syn team fan ûndernimmers hawwe in data-analyzesysteem makke foar de diagnoaze fan sykten foar pasjinten. Leuk feit: hy regissearret AMLAB (Amsterdam Machine Learning LAB) en co-regissearret QUVA Lab (Qualcomm-UvA Lab). Hjir sille wy sjen hoe't dizze prachtige man en syn team fan ûndernimmers (Cynthia Dwork, Geoffrey Hinton en Judea Pearl) wat ongelooflijke trochbraken makken om de wrâld fan sykte te befrijen.

Max Welling syn soargen

Guon fan 'e feiten dy't Welling oanjout tidens syn TEDx-petear bringt wol omtinken foar it feit dat d'r tiden binne dat in dokter wat misse kin by in diagnoaze fan in pasjint. Hy seit bygelyks dat "de helte fan medyske prosedueres gjin frege wittenskiplik bewiis hat." Dy diagnoaze wurdt foaral dien troch harren eigen praktyk en kennis opdien op skoalle, wylst Max seit dat der in foarm fan in analytyske prognoaze moatte wêze foar oare mooglike sykten. Hy giet fierder om te ferklearjen dat guon pasjinten ferkeard diagnostisearre wurde kinne en weromkomme yn it sikehûs, wêryn hy spesifisearret dat se 8 kear wierskynliker binne om te stjerren. It meast yntrigearjende ding is dat dit in probleem is dat altyd bestien hat. De reden is sa ienfâldich as flaters wurde makke dy't spitigernôch ien of meardere minsken it libben kostje kinne. Net allinich dat, lykas Welling seit, d'r binne alle jierren 230 miljoen medyske prosedueres dy't in heal triljoen dollar kostje. Lykas elke yndustry dy't besykje in tsjinst te leverjen om oaren te helpen, kostet it jild; fierders, dat betsjut dat sikehûzen en dyjingen dy't ferantwurdlik binne foar finansiering medyske sintra moatte harkje nei fernijers besykje te fieren de yndustry yn in bettere rjochting. Nettsjinsteande it wêzen fan sparsam is altyd foardielich.

Behâld fan privacy

Welling ferklearre dat hy en syn team 3 trochbraken hawwe makke. Ien dêrfan is in kompjûter dy't privacy kin behâlde binnen in sikehûs; Fierder kinne kompjûters ek in oerfloed fan gegevens analysearje om diagnoaze fierder te ferbetterjen foar pasjinten dy't frij siik binne. Dizze software wurdt neamd Machine Learner. Yn essinsje stjoert de kompjûter in fraach nei de sikehûsdatabase, dy't de fraach beantwurdet, dan sil de masinelearder it antwurd feroarje troch "wat lûd ta te foegjen." Foar fierdere details asjebleaft Klik hjir (Max Welling leit it tichter út tusken minuten 5:20 – 6:06). Mei oare wurden, sa't Max it ferklearret, wol de kompjûter "sels better meitsje" fia diagnoaze en "in better model fan gegevens bouwe". Dit alles is te tankjen oan Cynthia Dwork, wa is in ûnderskieden wittenskipper fan Microsoft Research. Se rjochtet him op it behâld fan privacy basearre op in wiskundige basis. Foar mear oer har en wat se dien hat, Klik hjir. Koartsein, dizze earste trochbraak lit net allinich sjen dat Max respektyf wol wêze foar persoanlike ynformaasje fan pasjinten, mar ek sikehûzen in solidere basis foar diagnoaze wol jaan.

Djippe learen

De twadde trochbraak waard oan it ljocht brocht troch Geoffrey Hinton. Yann Lecun, Yoshua Bengio en Geoffrey hawwe útlein dat: "Djip learen ûntdekt yngewikkelde struktuer yn grutte datasets troch it algoritme foar efterpropagaasje te brûken om oan te jaan hoe't in masine syn ynterne parameters moat feroarje dy't wurde brûkt om de fertsjintwurdiging yn elke laach te berekkenjen fan 'e foarstelling yn 'e foarige laach." Yn layman termen, it helpt in masine in begripe himsels better troch syn komplekse lagen fia syn djipste parameters (foar fierdere details lês asjebleaft de rest fan de resinsje de trije hearen skreau).

Causaliteit vs Korrelaasje

De tredde en lêste trochbraak is mear fan in gearwurkjend idee om kausaliteit fierder te ûnderskieden fan korrelaasje. Max fielt dat Judea Pearl syn ark kin helpe ûnderskieden dizze twa begripen en organisearje. Yn essinsje is de rol fan Judea om te helpen mear struktuer te jaan oan gegevens dy't kinne wurde dien as pasjintbestannen digitaal wurde oerbrocht nei in databank. It wurk fan Pearl is frij kompleks, dus as jo fierder wolle begripe wat syn "ark" binne Klik hjir.

Max syn winsk

Welling gearfette oan 'e ein fan syn TEDX Oerlis dat hy privacy behâlde wol troch de masinelearder. Twad, om minderjierrigen en wittenskippers mei gegevens yn te nimmen om diagnoaze fierder te ferbetterjen om jild en libbens te besparjen. As lêste wol hy de sûnenssoarch revolúsjonearje troch sikehûzen, dokters en pasjinten better te tsjinjen troch technology dy't kin helpe om sikehûsbesites te ferkoartjen en jild effisjinter te brûken. Dit is in prachtige fisy op sûnenssoarch, want hy wol net allinich respekt hawwe foar de medyske yndustry, hy wol ek helpe om libbens te rêden by it tinken fan 'e budzjetten fan sikehûzen en medyske sintra.