Naha urang tiasa nyiptakeun dunya tanpa panyakit?

Naha mungkin gaduh dunya anu teu aya panyakit? Panyakit mangrupikeun kecap anu paling (upami teu sadayana) jalma ngarasa teu nyaman ngadangu upami aranjeunna atanapi batur anu aranjeunna kenal ngagaduhan. Untungna, Max Welling, profésor pembelajaran mesin di Universitas Amsterdam sarta anggota Canadian Institute of Advanced panalungtikan, sarta tim pangusaha na geus dijieun sistem analisis data pikeun diagnosis kasakit pikeun penderita. Fakta lucu: Anjeunna ngarahkeun AMLAB (Amsterdam Machine Learning LAB) jeung co-ngarahkeun QUVA Lab (Qualcomm-UvA Lab). Di dieu urang bakal ningali kumaha lalaki anu saé ieu sareng tim pangusahana (Cynthia Dwork, Geoffrey Hinton sareng Judea Pearl) ngadamel sababaraha terobosan anu luar biasa pikeun ngaleungitkeun dunya panyakit.

kasalempang Max Welling

Sababaraha fakta anu ditunjukkeun ku Welling salami ceramah TEDx na leres-leres narik perhatian kanyataan yén aya waktos dokter tiasa sono kana hiji hal nalika diagnosis pasien. Contona, anjeunna nyebutkeun yén "satengah tina prosedur médis teu boga bukti ilmiah". Diagnosis éta dilakukeun utamina ku prakték sareng pangaweruh anu dicandak di sakola, sedengkeun Max nyarios yén kedah aya sababaraha bentuk prognosis analitis pikeun panyakit anu sanés. Anjeunna neraskeun ngajelaskeun yén sababaraha pasien tiasa salah didiagnosis sareng mungkas deui di rumah sakit, dimana anjeunna netepkeun yén aranjeunna 8 kali langkung dipikaresep maot. Hal anu paling pikaresepeun nyaéta ieu mangrupikeun masalah anu kantos aya. Alesanna saderhana sapertos kasalahan anu pasti dilakukeun anu hanjakalna tiasa ngarugikeun kahirupan batur atanapi sababaraha urang. Henteu ngan éta, sakumaha Welling nyebutkeun, aya 230 juta prosedur médis unggal taun costing satengah triliun dollar. Sapertos industri naon waé anu nyobian nyayogikeun jasa pikeun ngabantosan batur, biayana artos; Saterusna, éta hartina rumah sakit jeung nu jawab waragad puseur médis kedah ngadangukeun innovators nyobian jang meberkeun industri dina arah hadé. Sanajan kitu, keur hemat salawasna aya mangpaatna.

Ngajaga Privasi

Welling nyatakeun yén anjeunna sareng timnya parantos ngadamel 3 terobosan. Salah sahijina nyaéta komputer anu tiasa ngajaga privasi di jero rumah sakit; Sajaba ti éta, komputer ogé bisa nganalisis plethora data pikeun ngaronjatkeun diagnosis pikeun penderita anu rada gering. software ieu ngaranna Mesin Diajar. Intina, komputer ngirimkeun patarosan ka database rumah sakit, anu ngawaler patarosan teras murid mesin bakal ngarobih jawaban ku "nambahkeun sababaraha sora kana éta." Pikeun detil salajengna mangga klik di dieu (Max Welling ngajelaskeun eta leuwih raket antara menit 5:20 - 6:06). Dina basa sejen, sakumaha Max ngajelaskeun eta, komputer hayang "hadé sorangan" via diagnosis sarta "ngawangun model hadé data". Sadaya ieu berkat Cynthia Dwork, anu mangrupa élmuwan dibédakeun ti Microsoft Research. Anjeunna museurkeun kana ngajaga privasi dumasar kana yayasan matematika. Pikeun langkung seueur ngeunaan anjeunna sareng naon anu parantos dilakukeun, klik di dieu. Pondokna, terobosan munggaran ieu henteu ngan ukur nunjukkeun yén Max hoyong hormat inpormasi pribadi pasien tapi ogé hoyong nyayogikeun rumah sakit yayasan anu langkung padet pikeun diagnosis.

jero Learning

The narabas kadua dibawa ka lampu ku Geoffrey Hinton. Yann Lecun, Yoshua Bengio sareng Geoffrey parantos ngajelaskeun yén: "Pembelajaran jero mendakan struktur rumit dina set data ageung ku ngagunakeun algoritma backpropagation pikeun nunjukkeun kumaha mesin kedah ngarobih parameter internalna anu dianggo pikeun ngitung perwakilan dina unggal lapisan tina perwakilan dina lapisan sateuacana." Dina istilah awam, éta mantuan mesin a ngartos sorangan hadé ngaliwatan lapisan kompléks na via parameter deepest na (pikeun detil salajengna mangga baca sesa review tilu gentlemen wrote).

Kausalitas vs Korélasi

The narabas katilu jeung final leuwih mangrupa gagasan kolaborasi pikeun salajengna ngabedakeun kausalitas tina korelasi. Max ngarasa yen parabot Yudea Mutiara bisa mantuan ngabedakeun dua konsép ieu na meunang diatur. Intina peran Yudea nyaéta ngabantosan langkung seueur struktur data anu tiasa dilakukeun upami file pasien ditransfer sacara digital kana pangkalan data. Karya Mutiara cukup rumit, janten upami anjeun hoyong langkung ngartos naon "alat" na klik di dieu.

Kahayang Max

Welling diringkeskeun dina tungtung na TEDX Talk yén anjeunna hoyong ngawétkeun privasi ngaliwatan mesin learner. Kadua, pikeun ngalibetkeun budak leutik data sareng élmuwan supados langkung ningkatkeun diagnosis pikeun ngahémat artos sareng kahirupan. Anu pamungkas, anjeunna hoyong ngarévolusikeun perawatan kaséhatan ku ngalayanan rumah sakit, dokter sareng pasien anu langkung saé ngalangkungan téknologi anu tiasa ngabantosan kunjungan rumah sakit sareng ngamangpaatkeun artos langkung éfisién. Ieu mangrupikeun visi anu saé ngeunaan perawatan kaséhatan sabab anjeunna henteu ngan ukur hoyong hormat ka industri médis, anjeunna ogé hoyong ngabantosan nyalametkeun nyawa bari mikiran anggaran rumah sakit sareng pusat médis.