Алгоритмдер өмір мен өлім: қалай жасанды интеллект, ол емдеуге болады.

Келгенде қолдану туралы машиналық оқыту, жиі әңгімелер жүргізеді. медициналық. Және бұл таңқаларлық емес: үлкен индустриясы, жинақтап таңғаларлық деректер көлемі және кірістер, онда технологиялық жетістіктер мүмкін жақсартуға немесе құтқаруға миллиондаған адамдардың өмір сүру. Әрең апталығы өтуде без пайда болу зерттеу, ол көздейді, бұл алгоритмдер өте жақын арада жақсы сарапшылар анықтап, пневмония немесе Альцгеймер ауруы — ауру күрделі органдарының, көздің, жүректің. Барлық осы, бірақ…

Проблемалар толған аурухана және перегруженного медперсонал улайды мемлекеттік денсаулық сақтау жүйесін әкеледі және шығыстардың өсуіне жеке денсаулық сақтау жүйесі. Мен мұнда тағы да, алгоритмдер ұсынады заманчивое шешімі. Қанша рет шын мәнінде дәрігерге бару керек? Болады деген осы болу ақылды чатботом — ол жабдықталған портативті диагностикалық тестілердің соңғы жетістіктерін пайдалана отырып биотехнологиялар саласында? Қажетсіз болу еді қысқартуға және пациенттерге еді диагностикалауға және жіберуге мамандарға тезірек күтпей-ақ, алғашқы кеңес өтті.

сондықтан да алгоритмдерімен жасанды интеллект, мақсаты емес деген дәрігерлер, сонымен қатар оларға арналған құралдар қысқарту күнделікті немесе қайталанатын бөліктері. С А, ол зерттеуге мың сканов минутына, "қызықсыз рутина" қалады машиналарда және доктор мүмкін назар сол бөліктерде жұмыс талап ететін, аса күрделі, нәзік, негізделген тәжірибесі туралы пікір ең үздік емдеу әдістері қажеттіліктері мен пациент.

Жоғары ставкалар

Және бұл жағдайда ретінде алгоритмдерімен ӘНЕ, бар байланысты тәуекелдер және оларды пайдалану — тіпті міндеттер болып саналады обыденными. Проблеманың алгоритм "қара жәшіктің" қабылдайды необъяснимые шешімдер жеткілікті серьезны, сіз түсінуге тырысады, неге автоматты чатбот-рекрутер емес впечатлился сіздің қызықты мақалалар әзірледі әңгімелесу кезінде. Мәнмәтінінде денсаулық сақтау, қабылданған шешімдер мүмкін үшін не өмір, не өлім, салдары алгоритмдік істен шығу мүмкін фатальными.

Нейрондық желілер тамаша орындаған өңдеумен үлкен саны жаттығу деректер және байланыс орнату, жұту нижележащих заңдылықтарын немесе логика жүйесін жасырын қабаттардағы сызықтық алгебра; болсын табу тері обырының бойынша фотосуреттерге немесе оқыту хатына псевдошекспировским тілі. Алайда, олар қорқынышты түсіндіреді нижележащую логикасын табылған, олардың қарым-қатынастар: бар нәрсе көп, бір ғана жол цифрлар, статистикалық "салмағын" қабаттары арасындағы. Және олар ажырата корреляциясын жылғы себеп-салдарлық байланыстың.

Қандай қызықты дилемма медицина қызметкерлеріне арналған. Арман туралы көп деректерді, медицинада болып табылады жабдықталады нейронную желісі "үлкен массивтермен жұмыс істеу деректер" денсаулық туралы, табу күрделі, айқын емес қатынастар және шығаруға жеке бағалау қатысты пациенттер. Егер мұндай алгоритм шықса негізсіз тиімді диагностикалау денсаулық жағдайына немесе қызметіне тағайындау емдеу, бірақ болады емес, ғылыми түсіну, бұл байланыс жұмыс істейді, шын мәнінде?

Тым көп ағындарын, сондай-ақ күн тәртібінде

Статистикалық модельдер негізінде жатқан мұндай нейронды желілер көбінесе көздейді, бұл айнымалылар бір-бірінен тәуелсіз болады, бірақ күрделі, өзара әрекеттесу жүйесі сияқты адам денесінің, бұл әрдайым олай емес.

бір мағынада, бұл белгілі тұжырымдама медициналық ғылымдарда — көптеген құбылыстар мен байланыстар, олар байқалды ондаған жылдар бойы, бірақ әлі күнге дейін нашар зерттелген биология деңгейде. Парацетамол ең алдымен ауруды басатын, бірақ әлі күнге дейін белсенді түрде жүргізілуде пікірталас туралы, оның іс-әрекет. Дәрігерлер тәжірибесінің болуы пайдалануға ұмтылатын кез келген құрал, неғұрлым тиімді, қарамастан құрылған, ол терең ғылыми түсіну. Әуесқойлары копенгагендегі түсіндіру кванттық механиканың мүмкін перефразировать бұл "Заткнись және лечи!".

Әрине, осы салада жүргізіліп, пікірталас туралы, тәукелге барамыз біз осы көзқараспен жіберіп келген түрі терең түсіну, ол, сайып келгенде, болады астам табысты болды, мысалы, іздеу үшін жаңа дәрі-дәрмек.

Басқа философиялық закорючек бар және практикалық мәселелері: сіз түсінесіз бе, қалай жұмыс істейді қара жәшік медициналық алгоритм қалай жақындауға мәселелері клиникалық сынау және реттеу?

қажет болуы Мүмкін ашықтығы қатысты қалай жұмыс істейді алгоритмі деректер, ол қарап, шекті мәндерін және олардың негізінде қорытынды жасайды немесе консультация береді, бірақ бұл мүмкін қарама-қайшы себептер пайда алу ұмтылуға құпиялылық медициналық стартапах.

шешімдердің бірі болуы мүмкін алып тастау алгоритмдері, олар мүмкін емес түсіндіру-өздерін немесе полагаются жақсы түсінікті медициналық ғылым. Бірақ бұл кедергі жасауы мүмкін адамдарға жемісін пайдалы жұмыс мұндай алгоритмдер.

Бағалау алгоритмдерін

Жаңа алгоритмдер денсаулық сақтау саласындағы алмайды, бұл-физика жасады кванттық механикой, өйткені ашылатын болады дала жағдайында. Көптеген алгоритмдер жақсарып, дәл жұмыс істей отырып, дала жағдайында. Қалай біз таңдау барынша оятқан тәсіл?

Құру стандартты жүйенің клиникалық сынақтар мен тестілеу, ол тең дәрежеде болады қолданылады алгоритмдер бойынша жұмыс істейтін әртүрлінемесе пайдаланатын әр түрлі кіріс мәліметтер болады күрделі міндет. Клиникалық сынаулар, қолданылатын іріктелген шағын мөлшерін, мысалы, алгоритмдерімен, олар тырысады жекешелендіру емдеу үшін жекелеген адамдардың, сондай-ақ күрделі. Шағын выборками және әлсіз ғылыми түсіністікпен өзгерістердің мүмкін емес болады анықтап үлгерді алгоритмі немесе ұшағы күйреді, өйткені ол мүмкін жақсы кәсіп тұтастай алғанда, бірақ көрсету сәтсіз мысал.

айта кетейік, бұл қоспасы оқыту және көрінісі бұрынғыдан да күрделі. "Одан да маңызды, тамаша алгоритмі "қара жәшікте" пластичный және үнемі жаңартылып отырады, сондықтан дәстүрлі моделі клиникалық сынақтар қолайлы емес, өйткені жоғары бағаланған статикалық жататын өнім тұрақты бағалау".

Тура келеді подгонять барлық жүйесін, медициналық және клиникалық сынақтар.

теңдестірілуіне қол Жеткізу

денсаулық сақтау тарихын қамтиды жасанды интеллект көптеген аспектілері. Кездейсоқ емес, IBM тырысты өзгертуге денсаулық сақтау саласына қолдана отырып, өз жасанды интеллект Watson.

Балансын табуға тура келеді. Бізге тура жолын табу өңдеуге үлкен деректер, пайдалануға жуткую күші нейрондық желілер мен автоматтандыру ойлау. Біз тырысуымыз керек кемшіліктері мен теріс түсінігі осындай тәсіл проблемаларды шешу.

бұл Ретте, біз "қош келдіңіздер" бұл технология, өйткені олар мүмкін пайдалы қосымша дағдыларға, білімге және терең түсінуге, ол бере алады адамдар. Өзбектерде нейрон, біздің саланың оқуы керек кеңейте отырып, осы кооперацияны болашақта.

Келісесіз бе? Давайте біздің