Бид өвчингүй дэлхийг бүтээж чадах уу?

Өвчингүй ертөнц байж болох уу? Өвчин гэдэг нь ихэнх хүмүүс (бүгд биш юмаа гэхэд) өөрт нь болон тэдний таньдаг хэн нэгэнд сонсогдоход эвгүй мэдрэмж төрүүлдэг үг юм. Аз болоход, Макс ВеллингАмстердамын их сургуулийн машин сургалтын профессор, Канадын дэвшилтэт судалгааны хүрээлэнгийн гишүүн, түүний бизнес эрхлэгчдийн баг өвчтөнүүдийн өвчнийг оношлох мэдээллийн шинжилгээний системийг бүтээжээ. Хөгжилтэй баримт: Тэрээр AMLAB (Amsterdam Machine Learning LAB)-ийг удирдаж, QUVA Lab (Qualcomm-UvA Lab)-ийг удирддаг. Энэ гайхамшигтай хүн болон түүний бизнес эрхлэгчдийн баг (Синтиа Дворк, Жеффри Хинтон, Иудей Сувдан) дэлхийг өвчнөөс ангижруулах гайхалтай нээлтүүдийг хэрхэн хийснийг эндээс харах болно.

Макс Веллингийн санаа зовоосон асуудал

Веллинг TEDx илтгэлийнхээ үеэр онцолсон зарим баримтууд нь өвчтөнийг оношлох үед эмч ямар нэг зүйлийг санаж байх тохиолдол байдаг гэдгийг онцолж байна. Жишээлбэл, "эмнэлгийн процедурын тал хувь нь шинжлэх ухааны үндэслэлтэй нотлох баримтгүй" гэж тэр хэлэв. Энэ оношийг голчлон өөрсдийн дадлага, сургуулиас олж авсан мэдлэгээр хийдэг бол Макс бусад боломжит өвчний талаархи аналитик прогнозын зарим хэлбэр байх ёстой гэж хэлж байна. Тэрээр цааш нь зарим өвчтөнд буруу онош тавьж, эмнэлэгт хэвтэх боломжтой гэж тайлбарлаж, нас барах магадлал 8 дахин их байдаг гэж тэрээр тайлбарлав. Хамгийн сонирхолтой нь энэ бол үргэлж байсаар ирсэн асуудал юм. Үүний шалтгаан нь маш энгийн бөгөөд харамсалтай нь хэн нэгний эсвэл хэд хэдэн хүний ​​амь насыг авчрах алдаа гарах нь гарцаагүй. Үүгээр ч зогсохгүй, Веллингийн хэлснээр жил бүр хагас их наяд долларын өртөгтэй 230 сая эмнэлгийн процедур байдаг. Бусдад туслах үйлчилгээ үзүүлэхийг оролддог аливаа салбарын нэгэн адил энэ нь мөнгө шаарддаг; Цаашилбал, эмнэлгүүд болон эрүүл мэндийн төвүүдийг санхүүжүүлэх үүрэгтэй хүмүүс энэ салбарыг илүү сайн чиглэлд хөгжүүлэхийг хичээж буй шинийг санаачлагчдыг сонсох хэрэгтэй гэсэн үг юм. Гэсэн хэдий ч хэмнэлттэй байх нь үргэлж ашигтай байдаг.

Нууцлалыг хадгалах

Веллинг тэр болон түүний баг 3 амжилт гаргасан гэж мэдэгдэв. Үүний нэг нь эмнэлгийн хувийн нууцыг хадгалах боломжтой компьютер юм; Цаашилбал, компьютер нь маш их өвчтэй өвчтөнүүдийн оношийг сайжруулахын тулд олон тооны өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх боломжтой. Энэ программ хангамжийг нэрлэсэн Машин суралцагч. Үндсэндээ компьютер нь эмнэлгийн мэдээллийн сан руу асуулга илгээдэг бөгөөд энэ нь асуулгад хариулдаг бөгөөд дараа нь машин суралцагч "түүн дээр чимээ шуугиан нэмснээр" хариултыг өөрчлөх болно. Дэлгэрэнгүй мэдээллийг авна уу энд дарна уу (Макс Веллинг 5:20 - 6:06 минутын хооронд үүнийг илүү нарийвчлан тайлбарлав). Өөрөөр хэлбэл, Максын тайлбарласнаар компьютер оношилгооны тусламжтайгаар өөрийгөө "сайжруулж", "өгөгдлийн илүү сайн загвар бүтээхийг" хүсдэг. Энэ бүгдийн ачаар Синтия ДворкMicrosoft Research-ийн нэр хүндтэй эрдэмтэн юм. Тэрээр математикийн суурь дээр тулгуурлан хувийн нууцыг хадгалахад анхаардаг. Түүний талаар болон түүний хийсэн зүйлийн талаар илүү ихийг мэдэхийг хүсвэл энд дарна уу. Товчхондоо, энэхүү анхны нээлт нь Макс өвчтөнүүдийн хувийн мэдээлэлд хүндэтгэлтэй хандахыг хүсдэг төдийгүй эмнэлгүүдийг оношлох илүү бат бөх суурийг бий болгохыг хүсч байгааг харуулж байна.

Гүн сурах

Хоёр дахь нээлтийг гэрэлд авчирсан Жеффри Хинтон. Янн Лекун, Ёшуа Бенгио, Жеффри "Гүнзгий суралцах нь өмнөх давхарга дахь дүрслэлээс давхарга бүр дэх дүрслэлийг тооцоолоход ашигладаг дотоод параметрүүдээ машин хэрхэн өөрчлөхийг харуулахын тулд буцаан тархалтын алгоритмыг ашиглан том өгөгдлийн багц дахь нарийн төвөгтэй бүтцийг олж илрүүлдэг" гэж тайлбарлав. Энгийнээр хэлбэл, энэ нь машинд гүн гүнзгий параметрүүдээр дамжуулан нарийн төвөгтэй давхаргаар дамжуулан өөрийгөө илүү сайн ойлгоход тусалдаг (дэлгэрэнгүй мэдээллийг гурван ноёны бичсэн тоймыг уншина уу).

Шалтгаан ба хамаарал

Гурав дахь бөгөөд эцсийн нээлт нь учир шалтгааны хамаарлыг харилцан хамаарлаас ялгах илүү хамтын санаа юм. Иудей Сувдангийн хэрэгслүүд эдгээр хоёр ойлголтыг ялгахад тусалж чадна гэж Макс үзэж байна зохион байгуулалтад орох. Үндсэндээ Иудейгийн үүрэг бол өвчтөний файлуудыг мэдээллийн сан руу дижитал байдлаар шилжүүлсэн тохиолдолд өгөгдлийн бүтцийг бий болгоход туслах явдал юм. Сувдангийн ажил нэлээд төвөгтэй тул та түүний "хэрэгслүүд" гэж юу болохыг илүү сайн ойлгохыг хүсвэл энд дарна уу.

Максын хүсэл

Веллинг түүний төгсгөлд нэгтгэн дүгнэв TEDX яриа Тэр машин суралцагчаар дамжуулан хувийн нууцыг хадгалахыг хүсч байна. Хоёрдугаарт, мөнгө, амь насыг аврахын тулд оношилгоог сайжруулахын тулд насанд хүрээгүй хүмүүс, эрдэмтдийг татан оролцуулах. Эцэст нь тэрээр эмнэлгийн үзлэгийг богиносгож, мөнгийг илүү үр ашигтай зарцуулах технологийн тусламжтайгаар эмнэлэг, эмч, өвчтөнд илүү сайн үйлчилгээ үзүүлэх замаар эрүүл мэндийн салбарт хувьсгал хийхийг хүсч байна. Энэ нь эрүүл мэндийн салбарын талаар маш сайхан алсын хараа юм, учир нь тэрээр эмнэлгийн салбарт хүндэтгэлтэй хандахаас гадна эмнэлэг, эмнэлгийн төвүүдийн төсвийг бодож хүний ​​амь насыг аврахад туслахыг хүсч байна.