രോഗങ്ങളില്ലാത്ത ഒരു ലോകം നമുക്ക് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുമോ?

രോഗമുക്തമായ ഒരു ലോകം സാധ്യമാണോ? രോഗം എന്നത് ഒരു പദമാണ്. ഭാഗ്യവശാൽ, മാക്സ് വെല്ലിംഗ്, ആംസ്റ്റർഡാം സർവ്വകലാശാലയിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രൊഫസറും കനേഡിയൻ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് അഡ്വാൻസ്ഡ് റിസർച്ചിലെ അംഗവും അദ്ദേഹത്തിന്റെ സംരംഭകരുടെ സംഘവും രോഗികൾക്കുള്ള രോഗനിർണയത്തിനായി ഒരു ഡാറ്റ വിശകലന സംവിധാനം സൃഷ്ടിച്ചു. രസകരമായ വസ്തുത: അദ്ദേഹം AMLAB (ആംസ്റ്റർഡാം മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലാബ്) സംവിധാനം ചെയ്യുകയും QUVA ലാബ് (Qualcomm-UvA Lab) സഹ-സംവിധാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ലോകത്തെ രോഗങ്ങളിൽ നിന്ന് മുക്തമാക്കാൻ ഈ അത്ഭുത മനുഷ്യനും അദ്ദേഹത്തിന്റെ സംരംഭകരുടെ സംഘവും (സിന്തിയ ഡ്വർക്ക്, ജെഫ്രി ഹിന്റൺ, ജൂഡിയ പേൾ) അവിശ്വസനീയമായ ചില മുന്നേറ്റങ്ങൾ നടത്തിയതെങ്ങനെയെന്ന് നമുക്ക് നോക്കാം.

മാക്സ് വെല്ലിങ്ങിന്റെ ആശങ്കകൾ

തന്റെ TEDx സംഭാഷണത്തിനിടെ വെല്ലിംഗ് ചൂണ്ടിക്കാണിച്ച ചില വസ്തുതകൾ, ഒരു രോഗിയുടെ രോഗനിർണ്ണയ സമയത്ത് ഒരു ഡോക്ടർക്ക് എന്തെങ്കിലും നഷ്ടമായേക്കാവുന്ന സമയങ്ങളുണ്ട് എന്ന വസ്തുതയിലേക്ക് ശ്രദ്ധ കൊണ്ടുവരുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, "പകുതി മെഡിക്കൽ നടപടിക്രമങ്ങൾക്കും ശാസ്ത്രീയ തെളിവുകൾ അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നില്ല" എന്ന് അദ്ദേഹം പറയുന്നു. ആ രോഗനിർണയം പ്രാഥമികമായി അവരുടെ സ്വന്തം പരിശീലനത്തിലൂടെയും സ്കൂളിൽ നിന്ന് നേടിയ അറിവിലൂടെയുമാണ് നടത്തുന്നത്, അതേസമയം മറ്റ് സാധ്യമായ രോഗങ്ങളിൽ ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള വിശകലന പ്രവചനം ഉണ്ടായിരിക്കണമെന്ന് മാക്സ് പറയുന്നു. ചില രോഗികൾ തെറ്റായി രോഗനിർണയം നടത്തുകയും ആശുപത്രിയിൽ തിരിച്ചെത്തുകയും ചെയ്യുമെന്ന് അദ്ദേഹം വിശദീകരിക്കുന്നു, അതിൽ അവർ മരിക്കാൻ 8 മടങ്ങ് സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് അദ്ദേഹം വ്യക്തമാക്കുന്നു. ഏറ്റവും കൗതുകകരമായ കാര്യം ഇത് എല്ലായ്പ്പോഴും നിലനിൽക്കുന്ന ഒരു പ്രശ്നമാണ് എന്നതാണ്. കാരണം, നിർഭാഗ്യവശാൽ ആരുടെയെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ നിരവധി ആളുകളുടെ ജീവൻ നഷ്ടപ്പെടുത്തിയേക്കാവുന്ന തെറ്റുകൾ സംഭവിക്കുന്നത് പോലെ ലളിതമാണ്. മാത്രവുമല്ല, വെല്ലിംഗ് പറയുന്നതുപോലെ, ഓരോ വർഷവും അര ട്രില്യൺ ഡോളർ ചിലവാകുന്ന 230 ദശലക്ഷം മെഡിക്കൽ നടപടിക്രമങ്ങൾ ഉണ്ട്. മറ്റുള്ളവരെ സഹായിക്കാൻ ഒരു സേവനം നൽകാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഏതൊരു വ്യവസായത്തെയും പോലെ, അതിന് പണം ചിലവാകും; കൂടാതെ, അതിനർത്ഥം ആശുപത്രികളും മെഡിക്കൽ സെന്ററുകളുടെ ധനസഹായത്തിന്റെ ചുമതലയുള്ളവരും വ്യവസായത്തെ മികച്ച ദിശയിലേക്ക് മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാൻ ശ്രമിക്കുന്ന പുതുമകൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, മിതത്വം പാലിക്കുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും പ്രയോജനകരമാണ്.

സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നു

താനും സംഘവും 3 മുന്നേറ്റങ്ങൾ നടത്തിയതായി വെല്ലിംഗ് പറഞ്ഞു. അതിലൊന്നാണ് ആശുപത്രിക്കുള്ളിൽ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ; കൂടാതെ, തികച്ചും അസുഖമുള്ള രോഗികൾക്ക് രോഗനിർണയം കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ധാരാളം ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും കഴിയും. ഈ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന് പേരിട്ടിരിക്കുന്നു മെഷീൻ ലേണർ. അടിസ്ഥാനപരമായി, കമ്പ്യൂട്ടർ ഹോസ്പിറ്റൽ ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് ഒരു ചോദ്യം അയയ്‌ക്കുന്നു, അത് ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നു, തുടർന്ന് മെഷീൻ ലേണർ "അതിൽ കുറച്ച് ശബ്ദം ചേർത്ത്" ഉത്തരം മാറ്റും. കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക് ദയവായി ഇവിടെ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക (5:20 - 6:06 മിനിറ്റുകൾക്കിടയിൽ മാക്സ് വെല്ലിംഗ് ഇത് കൂടുതൽ വിശദമായി വിശദീകരിക്കുന്നു). മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, മാക്‌സ് വിശദീകരിക്കുന്നതുപോലെ, രോഗനിർണ്ണയത്തിലൂടെ "സ്വയം മെച്ചപ്പെടാനും" "ഡാറ്റയുടെ മികച്ച മോഡൽ നിർമ്മിക്കാനും" കമ്പ്യൂട്ടർ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഇതിനെല്ലാം നന്ദി പറയുന്നു സിന്തിയ ഡ്വർക്ക്, മൈക്രോസോഫ്റ്റ് റിസർച്ചിൽ നിന്നുള്ള വിശിഷ്ട ശാസ്ത്രജ്ഞനാണ്. ഒരു ഗണിതശാസ്ത്ര അടിത്തറയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നതിൽ അവൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. അവളെ കുറിച്ചും അവൾ ചെയ്ത കാര്യങ്ങളെ കുറിച്ചും കൂടുതലറിയാൻ, ഇവിടെ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക. ചുരുക്കത്തിൽ, ഈ ആദ്യ മുന്നേറ്റം കാണിക്കുന്നത് രോഗികളുടെ സ്വകാര്യ വിവരങ്ങളെ ബഹുമാനിക്കാൻ മാക്‌സ് ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെന്ന് മാത്രമല്ല, രോഗനിർണയത്തിന് കൂടുതൽ ശക്തമായ അടിത്തറ ആശുപത്രികൾക്ക് നൽകാനും ആഗ്രഹിക്കുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനം

രണ്ടാമത്തെ വഴിത്തിരിവ് വെളിച്ചത്തുകൊണ്ടുവന്നു ജെഫ്രി ഹിന്റൺ. യാൻ ലെകുൻ, യോഷുവ ബെൻജിയോ, ജെഫ്രി അവർ വിശദീകരിച്ചു: "മുൻ ലെയറിലെ പ്രാതിനിധ്യത്തിൽ നിന്ന് ഓരോ ലെയറിലുമുള്ള പ്രാതിനിധ്യം കണക്കാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു യന്ത്രം അതിന്റെ ആന്തരിക പാരാമീറ്ററുകൾ എങ്ങനെ മാറ്റണം എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നതിന് ബാക്ക്പ്രൊപഗേഷൻ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഘടനയെ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം കണ്ടെത്തുന്നു." സാധാരണക്കാരായ രീതിയിൽ പറഞ്ഞാൽ, ഒരു യന്ത്രത്തെ അതിന്റെ സങ്കീർണ്ണമായ പാളികളിലൂടെ അതിന്റെ ആഴത്തിലുള്ള പരാമീറ്ററുകളിലൂടെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു (കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക് ദയവായി മൂന്ന് മാന്യന്മാർ എഴുതിയ അവലോകനത്തിന്റെ ബാക്കി ഭാഗം വായിക്കുക).

കാര്യകാരണം vs പരസ്പരബന്ധം

മൂന്നാമത്തേതും അവസാനത്തേതുമായ വഴിത്തിരിവ് പരസ്പര ബന്ധത്തിൽ നിന്ന് കാര്യകാരണത്തെ കൂടുതൽ വേർതിരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സഹകരണ ആശയമാണ്. ഈ രണ്ട് ആശയങ്ങളെയും വേർതിരിച്ചറിയാൻ ജൂഡിയ പേളിന്റെ ഉപകരണങ്ങൾ സഹായിക്കുമെന്ന് മാക്സ് കരുതുന്നു സംഘടിപ്പിക്കുക. രോഗിയുടെ ഫയലുകൾ ഒരു ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് ഡിജിറ്റലായി കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ അത് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഡാറ്റയ്ക്ക് കൂടുതൽ ഘടന നൽകാൻ സഹായിക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാനമായും ജൂഡിയയുടെ പങ്ക്. പേളിന്റെ ജോലി വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്, അതിനാൽ അവന്റെ "ഉപകരണങ്ങൾ" എന്താണെന്ന് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ ഇവിടെ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക.

മാക്സിന്റെ ആഗ്രഹം

വെല്ലിംഗ് തന്റെ അവസാനത്തിൽ സംഗ്രഹിച്ചു TEDX ടോക്ക് മെഷീൻ ലേണർ വഴി സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കാൻ താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെന്ന്. രണ്ടാമതായി, പണവും ജീവനും ലാഭിക്കുന്നതിന് രോഗനിർണയം കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഡാറ്റ പ്രായപൂർത്തിയാകാത്തവരെയും ശാസ്ത്രജ്ഞരെയും ഉൾപ്പെടുത്തുക. അവസാനമായി, ആശുപത്രി സന്ദർശനങ്ങൾ കുറയ്ക്കാനും പണം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി വിനിയോഗിക്കാനും സഹായിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയിലൂടെ ആശുപത്രികൾക്കും ഡോക്ടർമാർക്കും രോഗികൾക്കും മെച്ചപ്പെട്ട സേവനം നൽകിക്കൊണ്ട് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കാൻ അദ്ദേഹം ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഇത് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള മനോഹരമായ ഒരു കാഴ്ചപ്പാടാണ്, കാരണം മെഡിക്കൽ വ്യവസായത്തെ ബഹുമാനിക്കാൻ മാത്രമല്ല, ആശുപത്രികളുടെയും മെഡിക്കൽ സെന്ററുകളുടെയും ബജറ്റുകളെ കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുമ്പോൾ ജീവൻ രക്ഷിക്കാൻ സഹായിക്കാനും അദ്ദേഹം ആഗ്രഹിക്കുന്നു.