వ్యాధి లేని ప్రపంచాన్ని మనం సృష్టించగలమా?

వ్యాధి రహిత ప్రపంచం సాధ్యమేనా? వ్యాధి అనేది చాలా మంది (అందరూ కాకపోయినా) వారు లేదా వారికి తెలిసిన వారు ఎవరైనా వినడానికి అసౌకర్యంగా భావిస్తారు. అదృష్టవశాత్తూ, మాక్స్ వెల్లింగ్, ఆమ్స్టర్డామ్ విశ్వవిద్యాలయంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రొఫెసర్ మరియు కెనడియన్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ అడ్వాన్స్డ్ రీసెర్చ్ సభ్యుడు మరియు అతని వ్యవస్థాపకుల బృందం రోగులకు వ్యాధుల నిర్ధారణ కోసం డేటా విశ్లేషణ వ్యవస్థను రూపొందించారు. సరదా వాస్తవం: అతను AMLAB (ఆమ్‌స్టర్‌డామ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ LAB)కి దర్శకత్వం వహిస్తాడు మరియు QUVA ల్యాబ్ (Qualcomm-UvA ల్యాబ్)కి సహ-దర్శకత్వం వహిస్తాడు. ఈ అద్భుతమైన వ్యక్తి మరియు అతని వ్యాపారవేత్తల బృందం (సింథియా డ్‌వర్క్, జియోఫ్రీ హింటన్ మరియు జుడియా పర్ల్) ప్రపంచాన్ని వ్యాధుల నుండి విముక్తి చేయడానికి కొన్ని అద్భుతమైన పురోగతిని ఎలా చేసారో ఇక్కడ చూద్దాం.

మాక్స్ వెల్లింగ్ యొక్క ఆందోళనలు

వెల్లింగ్ తన TEDx చర్చ సందర్భంగా ఎత్తి చూపిన కొన్ని వాస్తవాలు, రోగి యొక్క రోగనిర్ధారణ సమయంలో వైద్యుడు ఏదైనా కోల్పోయే సందర్భాలు ఉన్నాయనే వాస్తవాన్ని దృష్టిలో ఉంచుతుంది. ఉదాహరణకు, "సగం వైద్య విధానాలకు శాస్త్రీయ ఆధారాలు లేవు" అని ఆయన చెప్పారు. ఆ రోగనిర్ధారణ ప్రాథమికంగా వారి స్వంత అభ్యాసం మరియు పాఠశాలలో సంపాదించిన జ్ఞానం ద్వారా చేయబడుతుంది, అయితే ఇతర సాధ్యమయ్యే వ్యాధులకు సంబంధించి ఏదో ఒక విశ్లేషణాత్మక రోగనిర్ధారణ ఉండాలని మాక్స్ చెబుతున్నాడు. కొంతమంది రోగులు తప్పుగా నిర్ధారణ చేయబడతారని మరియు తిరిగి ఆసుపత్రిలో చేరవచ్చని అతను వివరించాడు, అందులో వారు చనిపోయే అవకాశం 8 రెట్లు ఎక్కువ అని అతను పేర్కొన్నాడు. అత్యంత ఆసక్తికరమైన విషయం ఏమిటంటే ఇది ఎప్పటినుంచో ఉన్న సమస్య. దురదృష్టవశాత్తూ ఎవరైనా లేదా చాలా మంది వ్యక్తుల ప్రాణాలను బలిగొనే తప్పులు జరగడానికి కారణం చాలా సులభం. అంతే కాదు, వెల్లింగ్ చెప్పినట్లుగా, ప్రతి సంవత్సరం 230 మిలియన్ల వైద్య విధానాలు అర ట్రిలియన్ డాలర్లు ఖర్చవుతాయి. ఇతరులకు సహాయం చేయడానికి సేవను అందించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఏదైనా పరిశ్రమ వలె, దీనికి డబ్బు ఖర్చవుతుంది; అంతేకాకుండా, ఆసుపత్రులు మరియు వైద్య కేంద్రాలకు నిధులు సమకూర్చే బాధ్యత కలిగిన వారు పరిశ్రమను మెరుగైన దిశలో ముందుకు తీసుకెళ్లేందుకు ప్రయత్నిస్తున్న ఆవిష్కర్తలను వినవలసి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, పొదుపుగా ఉండటం ఎల్లప్పుడూ ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.

గోప్యతను కాపాడుతోంది

అతను మరియు అతని బృందం 3 పురోగతిని సాధించినట్లు వెల్లింగ్ పేర్కొన్నాడు. వాటిలో ఒకటి ఆసుపత్రిలో గోప్యతను కాపాడగల కంప్యూటర్; ఇంకా, చాలా అనారోగ్యంతో ఉన్న రోగులకు రోగనిర్ధారణను మరింత మెరుగుపరచడానికి కంప్యూటర్లు అనేక డేటాను విశ్లేషించగలవు. ఈ సాఫ్ట్‌వేర్ పేరు పెట్టారు మెషిన్ లెర్నర్. ముఖ్యంగా, కంప్యూటర్ హాస్పిటల్ డేటాబేస్‌కు ఒక ప్రశ్నను పంపుతుంది, అది ప్రశ్నకు సమాధానమిస్తుంది, ఆపై మెషీన్ లెర్నర్ “దీనికి కొంత శబ్దాన్ని జోడించడం” ద్వారా సమాధానాన్ని మారుస్తుంది. మరిన్ని వివరాల కోసం దయచేసి <span style="font-family: Mandali; ">చార్ట్ కోసం ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి (మాక్స్ వెల్లింగ్ నిమిషాల 5:20 - 6:06 మధ్య మరింత దగ్గరగా వివరిస్తుంది). మరో మాటలో చెప్పాలంటే, మాక్స్ వివరించినట్లుగా, కంప్యూటర్ రోగనిర్ధారణ ద్వారా "మెరుగైనది" మరియు "డేటా యొక్క మెరుగైన నమూనాను రూపొందించాలని" కోరుకుంటుంది. ఇదంతా కృతజ్ఞతలు సింథియా డ్వర్క్, ఇతను మైక్రోసాఫ్ట్ రీసెర్చ్ నుండి విశిష్ట శాస్త్రవేత్త. ఆమె గణిత పునాది ఆధారంగా గోప్యతను కాపాడుకోవడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఆమె గురించి మరియు ఆమె చేసిన వాటి గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, <span style="font-family: Mandali; ">చార్ట్ కోసం ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి. సంక్షిప్తంగా, ఈ మొదటి పురోగతి మాక్స్ రోగుల వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని గౌరవించాలని కోరుకుంటున్నట్లు మాత్రమే కాకుండా, రోగనిర్ధారణకు మరింత పటిష్టమైన పునాదిని ఆసుపత్రులకు అందించాలనుకుంటున్నట్లు చూపిస్తుంది.

డీప్ లెర్నింగ్

ద్వారా రెండో పురోగతి వెలుగులోకి వచ్చింది జెఫ్రీ హింటన్. యాన్ లెకున్, యోషువా బెంగియో మరియు జియోఫ్రీ ఇలా వివరించారు: "ఒక యంత్రం మునుపటి లేయర్‌లోని ప్రాతినిధ్యం నుండి ప్రతి లేయర్‌లోని ప్రాతినిధ్యాన్ని గణించడానికి ఉపయోగించే దాని అంతర్గత పారామితులను ఎలా మార్చుకోవాలో సూచించడానికి బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ అల్గారిథమ్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా పెద్ద డేటా సెట్‌లలో క్లిష్టమైన నిర్మాణాన్ని డీప్ లెర్నింగ్ కనుగొంటుంది." సామాన్యుల పరంగా, ఒక యంత్రం దాని లోతైన పారామితుల ద్వారా దాని సంక్లిష్ట పొరల ద్వారా తనను తాను బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది (మరిన్ని వివరాల కోసం దయచేసి ముగ్గురు పెద్దమనుషులు వ్రాసిన మిగిలిన సమీక్షను చదవండి).

కారణవాదం vs సహసంబంధం

మూడవ మరియు చివరి పురోగతి సహసంబంధం నుండి కారణాన్ని మరింత వేరు చేయడానికి ఒక సహకార ఆలోచన. జుడియా పర్ల్ యొక్క సాధనాలు ఈ రెండు భావనలను వేరు చేయడంలో సహాయపడతాయని మాక్స్ అభిప్రాయపడ్డారు వ్యవస్థీకృతం అవుతారు. రోగి ఫైల్‌లను డిజిటల్‌గా డేటాబేస్‌లోకి బదిలీ చేస్తే, డేటాకు మరింత నిర్మాణాన్ని అందించడంలో సహాయపడటం జుడియా పాత్ర. పెర్ల్ యొక్క పని చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది కాబట్టి మీరు అతని "సాధనాలు" ఏమిటో మరింత అర్థం చేసుకోవాలనుకుంటే <span style="font-family: Mandali; ">చార్ట్ కోసం ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి.

మాక్స్ కోరిక

వెల్లింగ్ తన ముగింపులో సంగ్రహించాడు TEDX చర్చ అతను మెషిన్ లెర్నర్ ద్వారా గోప్యతను కాపాడాలనుకుంటున్నాడు. రెండవది, డబ్బు మరియు జీవితాలను ఆదా చేయడానికి రోగనిర్ధారణను మరింత మెరుగుపరచడానికి డేటా మైనర్‌లు మరియు శాస్త్రవేత్తలను నిమగ్నం చేయడం. చివరగా, హాస్పిటల్ సందర్శనలను తగ్గించడంలో మరియు డబ్బును మరింత సమర్ధవంతంగా ఉపయోగించడంలో సహాయపడే సాంకేతికత ద్వారా ఆసుపత్రులు, వైద్యులు మరియు రోగులకు మెరుగైన సేవలందించడం ద్వారా ఆరోగ్య సంరక్షణలో విప్లవాత్మక మార్పులు తీసుకురావాలనుకుంటున్నాడు. ఇది ఆరోగ్య సంరక్షణపై ఒక అందమైన దృక్పథం ఎందుకంటే అతను వైద్య పరిశ్రమను గౌరవించడమే కాకుండా, ఆసుపత్రుల మరియు వైద్య కేంద్రాల బడ్జెట్‌ల గురించి ఆలోచిస్తూ ప్రాణాలను రక్షించడంలో సహాయం చేయాలనుకుంటున్నాడు.