病気のない世界を作ることはできますか？

病気のない世界を手に入れることは可能ですか？ 病気という言葉は、ほとんどの (すべてではないにしても) 人が、自分自身または知人が病気にかかっていると聞いて不快に感じる言葉です。 幸運、 マックス・ウェリングアムステルダム大学の機械学習教授であり、カナダ高等研究所のメンバーである と彼の起業家チームは、患者の病気を診断するためのデータ分析システムを作成しました。 興味深い事実: 彼は AMLAB (アムステルダム機械学習 LAB) を監督し、QUVA Lab (Qualcomm-UvA Lab) を共同監督しています。 ここでは、この素晴らしい男と彼の起業家チーム (シンシア・ドワーク、ジェフリー・ヒントン、ジュデア・パール) が、世界から病気をなくすために、どのように信じられないほどのブレークスルーを達成したかを見ていきます。

マックス・ウェリングの懸念

ウェリングが TEDx の講演で指摘したいくつかの事実は、医師が患者の診断中に何かを見落としている可能性があるという事実に注意を向けさせるものです。 たとえば、彼は「医療処置の半分には、科学的証拠を求めていません」と述べています。 その診断は、主に彼ら自身の実践と学校で習得した知識によって行われますが、マックスは、他の可能性のある病気に対して何らかの形の分析的予後があるべきだと言っています. 彼はさらに、一部の患者は誤診されて病院に戻る可能性があることを説明し、その中で死亡する可能性が 8 倍高いと述べています。 最も興味深いのは、これが常に存在する問題だということです。 その理由は単純で、残念ながら誰かまたは数人の命を奪う可能性のあるミスが必ず起こるからです。 それだけでなく、ウェリングが言うように、毎年 230 億 XNUMX 万件の医療処置が行われ、XNUMX 兆ドルの費用がかかっています。 他の業界を支援するサービスを提供しようとする業界と同様に、費用がかかります。 さらに、これは、病院や医療センターへの資金提供を担当する人々が、業界をより良い方向に進めようとしているイノベーターの意見に耳を傾ける必要があることを意味します。 とはいえ，質素であることは常に有益です。

プライバシーの保護

Welling は、彼と彼のチームが 3 つのブレークスルーを達成したと述べました。 そのうちの XNUMX つは、病院内でプライバシーを保護できるコンピューターです。 さらに、コンピューターは大量のデータを分析して、重篤な患者の診断をさらに改善することもできます。 このソフトウェアの名前は 機械学習者。 基本的に、コンピューターは病院のデータベースにクエリを送信し、クエリに回答すると、機械学習器は「ノイズを追加する」ことで回答を変更します。 詳細については、 ここをクリック (Max Welling が 5:20 ～ 6:06 の間で詳しく説明しています)。 言い換えれば、マックスが説明するように、コンピューターは診断を通じて「自分自身を改善」し、「データのより良いモデルを構築」したいと考えています。 これもすべてお陰様です シンシア・ドゥワークは、Microsoft Research の著名な科学者です。 彼女は、数学的根拠に基づいてプライバシーを保護することに重点を置いています。 彼女と彼女がしたことの詳細については、 ここをクリック. つまり、この最初のブレークスルーは、Max が患者の個人情報を尊重したいだけでなく、病院に診断のためのより強固な基盤を提供したいと考えていることを示しています。

深層学習

XNUMX度目のブレイクスルーが明らかになった ジェフリーヒントン. ヤン・レクン、ヨシュア・ベンジオ、ジェフリー 「ディープ ラーニングは、バックプロパゲーション アルゴリズムを使用して、前のレイヤーの表現から各レイヤーの表現を計算するために使用される内部パラメーターをマシンがどのように変更する必要があるかを示すことにより、大規模なデータ セットの複雑な構造を発見します。」 簡単に言うと、これはマシンが最も深いパラメーターを介して複雑なレイヤーを通じて自分自身をよりよく理解するのに役立ちます (詳細については、XNUMX 人の紳士が書いたレビューの残りの部分をお読みください)。

因果関係と相関関係

XNUMX 番目で最後のブレークスルーは、因果関係と相関関係をさらに区別するための共同のアイデアです。 Max は、Judea Pearl のツールがこれら XNUMX つの概念を区別するのに役立つと感じています。 組織する. 基本的に、Judea の役割は、患者のファイルがデータベースにデジタル転送された場合に実行できる、データの構造化を支援することです。 パールの仕事は非常に複雑なので、彼の「ツール」が何であるかをさらに理解したい場合は、 ここをクリック.

マックスの願い

ウェリングは彼の最後に要約した TEDXトーク 彼は、機械学習器を通じてプライバシーを保護したいと考えています。 第二に、診断をさらに改善してお金と命を救うために、データマイノリティと科学者を関与させることです。 最後に、彼は、病院への通院時間を短縮し、より効率的にお金を活用できるテクノロジーを通じて、病院、医師、患者により良いサービスを提供することで、ヘルスケアに革命を起こしたいと考えています。 彼は医療業界を尊重したいだけでなく、病院や医療センターの予算を考えながら命を救いたいと考えているため、これはヘルスケアに関する美しいビジョンです.