Computer algorithms today are performing incredible tasks with high accuracies, at a massive scale, using human-like intelligence. And this intelligence of computers is often referred to as AI or artificial intelligence. AI is poised to make an incredible impact on our lives in the future. Today, however, we still face massive challenges in detecting and diagnosing several life-threatening illnesses, such as infectious diseases and cancer. Thousands of patients every year lose their lives due to liver and oral cancer.
כיום, אלגוריתמים ממוחשבים מבצעים פעולות מדהימות ברמת דיוק גבוהה, בכמויות נרחבות בעזרת חיקוי של חכמת בני אדם. וה״חכמה״ הזו של המחשבים מתוארת פעמים רבות כב״מ או בינה מלאכותית. ב״מ מיועדת לייצר השפעה עצומה על החיים שלנו בעתיד. למרות זאת, היום, אנו עדיין מתמודדים עם אתגרים כבדים באיתור ואבחון של מספר מחלות מסכנות חיים, כמו מחלות מדבקות וסרטן. אלפי מטופלים מדי שנה מאבדים את חייהם עקב סרטן הכבד והפה.
Our best way to help these patients is to perform early detection and diagnoses of these diseases. So how do we detect these diseases today, and can artificial intelligence help? In patients who, unfortunately, are suspected of these diseases, an expert physician first orders very expensive medical imaging technologies such as fluorescent imaging, CTs, MRIs, to be performed. Once those images are collected, another expert physician then diagnoses those images and talks to the patient. As you can see, this is a very resource-intensive process, requiring both expert physicians, expensive medical imaging technologies, and is not considered practical for the developing world. And in fact, in many industrialized nations, as well.
הדרך הטובה ביותר לעזור לאותם המטופלים היא איתור ואבחון מוקדם של המחלות האלו. אז כיצד אנו מאתרים את המחלות האלו היום, ואיך בינה מלאכותית יכולה לעזור? למטופלים אשר, לצערנו הרב, אנו חושדים שחולים באחת מן המחלות, רופא מומחה יזמין דבר ראשון הדמיות רפואיות בטכנולוגיות יקרות מאוד כגון רנטגן פלואורוסנטי, סי-טי, אמ-אר-איי. ברגע שההדמיות נאספות, רופא מומחה נוסף מאבחן את ההדמיות ומשוחח עם המטופל. כפי שאתם רואים, מדובר בתהליך הדורש משאבים רבים, ביניהם שני רופאים מומחים, טכנולוגיות הדמיה רפואית יקרות, ותהליך זה לא נחשב יעיל ביחס לעולם המתפתח. למעשה, אפילו ביחס להרבה מדינות מפותחות.
So, can we solve this problem using artificial intelligence? Today, if I were to use traditional artificial intelligence architectures to solve this problem, I would require 10,000 -- I repeat, on an order of 10,000 of these very expensive medical images first to be generated. After that, I would then go to an expert physician, who would then analyze those images for me. And using those two pieces of information, I can train a standard deep neural network or a deep learning network to provide patient's diagnosis. Similar to the first approach, traditional artificial intelligence approaches suffer from the same problem. Large amounts of data, expert physicians and expert medical imaging technologies.
אז, האם ניתן לפתור את הבעיה בעזרת בינה מלאכותית? כיום, אם הייתי משתמש בשיטות בינה מלאכותית מסורתיות לפתרון הבעיה, נדרשים לי 10,000-- אני חוזר, סדר גודל של 10,000 הדמיות רפואיות יקרות לשלב הראשוני. לאחר מכן, אצטרך להפגש עם רופא מומחה, אשר יצטרך לנתח את ההדמיות האלו עבורי. ובעזרת שתי פיסות המידע האלו, אני יכול לאמן רשת נוירונים סטנדרטית או רשת למידה על למנת לספק אבחנה למטופל. בדומה לגישה הראשונה, גישות מסורתיות לבינה מלאכותיתֿ סובלות מאותה הבעיה. כמויות גדולות של מידע, רופאים מומחים וטכנולוגיות הדמיה רפואית מתוחכמות.
So, can we invent more scalable, effective and more valuable artificial intelligence architectures to solve these very important problems facing us today? And this is exactly what my group at MIT Media Lab does. We have invented a variety of unorthodox AI architectures to solve some of the most important challenges facing us today in medical imaging and clinical trials.
מכאן, האם ניתן להמציא פתרון מדרגי, יעיל וליצור מערכות בינה מלאכותית בעלות ערך גדול יותר לפתרון בעיות חשובות מסוג זה עמן אנו מתמודדים כיום? וזה בדיוק מה שהקבוצה שלי עושה. המצאנו מגוון מערכות בינה מלאכותית חדשניות על מנת לפתור כמה מהאתגרים החשובים ביותר עמם אנו מתמודדים כיום בהדמיה רפואית וניסויים קליניים.
In the example I shared with you today, we had two goals. Our first goal was to reduce the number of images required to train artificial intelligence algorithms. Our second goal -- we were more ambitious, we wanted to reduce the use of expensive medical imaging technologies to screen patients. So how did we do it?
בעזרת הדוגמה ששיתפתי איתכם היום הצבנו שתי מטרות. המטרה הראשונה היא לצמצם את מספר ההדמיות הנדרשות על מנת לאמן אלגוריתם של בינה מלאכותית. המטרה השניה -- הייתה לנו יותר תעוזה, רצינו לצמצם את השימוש בטכנולוגיות הדמיה רפואית יקרות בשביל לסנן מטופלים. כיצד עשינו זאת?
For our first goal, instead of starting with tens and thousands of these very expensive medical images, like traditional AI, we started with a single medical image. From this image, my team and I figured out a very clever way to extract billions of information packets. These information packets included colors, pixels, geometry and rendering of the disease on the medical image. In a sense, we converted one image into billions of training data points, massively reducing the amount of data needed for training.
עבור המטרה הראשונה, במקום להתחיל בעשרות אלפים מן ההדמיות היקרות הללו, כמו בינה מלאכותית מסורתית, התחלנו מהדמיה בודדת. בעזרת אותה ההדמיה, הצוות ואני מצאנו שיטה חכמה לאסוף ביליונים של מנות מידע. מנות המידע האלו כללו צבעים, פיקסלים, גאומטריה והתרגום של המחלה על ההדמיה הרפואית. בצורה מסוימת, המרנו הדמיה אחת לביליונים של נתונים ללמידה, תוך צמצום אדיר של כמות המידע הנדרש ללמידה.
For our second goal, to reduce the use of expensive medical imaging technologies to screen patients, we started with a standard, white light photograph, acquired either from a DSLR camera or a mobile phone, for the patient. Then remember those billions of information packets? We overlaid those from the medical image onto this image, creating something that we call a composite image. Much to our surprise, we only required 50 -- I repeat, only 50 -- of these composite images to train our algorithms to high efficiencies.
עבור המטרה השנייה, צמצום של השימוש בטכנולוגיות הדמיה רפואית לסינון מטופלים, התחלנו בצילום תמונה סטנדרטית, הנלקחה ממצלמת DSLR או טלפון סלולרי, עבור המטופל. ואז, זוכרים את ביליוני מנות המידע? החלנו אותן מההדמיה הרפואית על גבי התמונה שצילמנו, ויצרנו דבר שקראנו לו תמונה מרוכבת. למרבה ההפתעה, נדרשו לנו רק 50-- אני חוזר, רק 50-- מהתמונות המרוכבות הללו על מנת לאמן את האלגוריתמים שלנו ברמת דיוק גבוהה.
To summarize our approach, instead of using 10,000 very expensive medical images, we can now train the AI algorithms in an unorthodox way, using only 50 of these high-resolution, but standard photographs, acquired from DSLR cameras and mobile phones, and provide diagnosis. More importantly, our algorithms can accept, in the future and even right now, some very simple, white light photographs from the patient, instead of expensive medical imaging technologies.
לסיכום הגישה שלנו, במקום להשתמש ב10,000 הדמיות רפואיות יקרות, אנו מסוגלים כעת לאמן אלגוריתמים של ב״מ בצורה לא מסורתית, על ידי שימוש ב 50 תמונות סטנדרטיות באיכות גבוהה שנלקחו בעזרת מצלמות DSLR ומכשירים סלולריים, ולספק אבחנה. חשוב מכך, האלגוריתמים שלנו מסוגלים לקלוט, בעתיד ואפילו עכשיו, גם תמונות פשוטות של המטופל, במקום הדמיות רפואיות בטכנולוגיות יקרות.
I believe that we are poised to enter an era where artificial intelligence is going to make an incredible impact on our future. And I think that thinking about traditional AI, which is data-rich but application-poor, we should also continue thinking about unorthodox artificial intelligence architectures, which can accept small amounts of data and solve some of the most important problems facing us today, especially in health care.
אני מאמין כי אנו עומדים להכנס לעידן בו בינה מלאכותית הולכת לייצר השפעה עצומה על העתיד שלנו. ואני חושב שתוך חשיבה על ב״מ מסורתית, אשר עשירה בנתונים אך חלשה ביישום, עלינו להמשיך לחשוב על שיטות חדשניות ליצירת בינה מלאכותית אשר יכולות לעבוד עם כמות קטנה של מידע ולפתור כמה מן הבעיות החשובות ביותר מולן אנו עומדים היום, בייחוד ברפואה.
Thank you very much.
תודה רבה לכם.
(Applause)
(מחיאות כפיים)