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.
Napjaink számítógépes algoritmusai hihetetlen feladatokat végeznek el kiemelkedő pontossággal, óriási léptékben, szinte emberi intelligenciával. Ezt a számítógépes intelligenciát gyakran MI-nek, vagyis mesterséges intelligenciának nevezik. Várhatóan hihetetlen hatása lesz jövőbeli életünkre. Jelenleg azonban még kemény kihívásokkal nézünk szembe számos halálos betegség, például fertőző kórok és rák felismerésében és diagnosztizálásában. Évente betegek ezrei halnak meg májrákban és szájrákban.
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.
Akkor tudunk legjobban segíteni azoknak, akik ezektől szenvednek, ha időben felismerjük és diagnosztizáljuk a kórt. De hogyan ismerjük fel ezeket napjainkban, és hogyan segíthet ebben az MI? Azoknál a betegeknél, akiknél sajnos felmerül a kór gyanúja, egy szakorvos mindenekelőtt nagyon drága orvosi képalkotó eljárást rendel el, például fluoreszcens képalkotó eljárást, CT-, MRI-vizsgálatokat. A képek ismeretében egy másik szakorvos felállítja a diagnózist, és beszél a beteggel. Mint látják, ez hatalmas erőforrásigényű folyamat, mely kétféle szakorvost és drága orvosi képalkotó eljárásokat igényel, ami a fejlődő világban nagyon nehezen biztosítható. Valójában ez a helyzet számos iparilag fejlett országban is.
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.
Megoldható-e ez a probléma mesterséges intelligenciával? A mai hagyományos MI-rendszerekkel a probléma megoldásához mindenekelőtt tízezres – ismétlem: tízezres nagyságrendű ilyen drága orvosi képre lenne szükségem. Ezután szakorvoshoz fordulnék, aki kielemezné nekem ezeket a képeket. Majd ezzel a két információval betaníthatok egy szokványos mély neurális hálót vagy mélytanulási hálót a beteg diagnózisának felállításához. Az első megközelítéshez hasonlóan, a hagyományos MI-megközelítések is ugyanazzal a problémával küszködnek. Hatalmas adatmennyiség, szakorvosok és orvosi képalkotó technológiák.
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.
Kitalálhatunk-e méretezhetőbb, hatékonyabb és értékesebb MI-architektúrákat ezeknek az előttünk álló, nagyon fontos problémák megoldására? Csapatom jelenleg épp ezen fáradozik az MIT Media Labnál. Feltaláltunk több rendhagyó MI-architektúrát, hogy az orvosi képalkotásban és klinikai kísérletekben előttünk álló legfontosabb kihívások egy részére válaszolni tudjunk.
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?
Az előbb bemutatott példa megoldására két célt ki tűztünk ki. Első célkitűzésünk az volt, hogy csökkentsük az MI-algoritmusok betanításához szükséges képek számát. Második célunk – még többet akartunk - csökkenteni a betegek átvizsgálásához szükséges, drága orvosi képalkotó technológiák használatát. Hogyan oldottuk ezt meg?
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.
Első célkitűzésünkhöz egyetlen orvosi képet fogtunk, nem pedig tízezernyi nagyon drága képet, mint a hagyományos MI esetében. Csapatom és én nagyon frappáns módot találtunk ki arra, hogy ebből a képből milliárdnyi információs csomagot vonjunk ki. Az információs csomagok tartalma: színek, képpontok, geometria, és a betegség leképezése az orvosi képre. Bizonyos értelemben több milliárd betanító adatponttá konvertáljuk ezt az egy képet, jelentősen csökkentve a betanításhoz szükséges adatmennyiséget.
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.
Második célkitűzésünkhöz, a betegek szűréséhez használt drága orvosi képalkotó technológiák alkalmazásának csökkentéséhez közönséges fényképet készítettünk nappali fényben, tükörreflexes fényképezőgéppel vagy mobiltelefonnal. Aztán emlékeznek arra a több milliárdnyi információcsomagra? Azokat ráfektettük az orvosi képről erre a képre, és úgynevezett összetett képet alkottunk belőlük. Nagy meglepetésünkre ötven ilyen összetett kép elég volt ahhoz – mondom: csak ötven –, hogy igen nagy hatékonysággal betanítsuk ezeket az algoritmusokat.
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.
Megközelítésünk összefoglalva: tízezer nagyon drága orvosi kép felhasználása helyett szokatlan módon taníthatjuk be az MI-algoritmusokat, mindössze 50 darab nagy felbontású, tükörreflexes géppel vagy mobiltelefonnal készített, közönséges fotóval, és így állítjuk fel a diagnózist. Még fontosabb, hogy algoritmusaink a jövőben is, de már jelenleg is tudnak fogadni nagyon egyszerű, nappali fényben készült fotókat a betegtől, kiváltva a drága orvosi képalkotó eljárásokat.
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.
Hiszem: készen állunk arra, hogy olyan korba lépjünk, ahol a mesterséges intelligencia hihetetlen hatással lesz a jövőre. És szerintem, ahogy a hagyományos MI-re gondolunk, ami adatokban gazdag, ám alkalmazásokban szegény, tovább kell gondolkodnunk a nem szokványos MI-architektúrákról, amik kis adatmennyiséggel is képesek kezelni és megoldani az előttünk álló legfontosabb problémákat, különösen az egészségügyben.
Thank you very much.
Nagyon szépen köszönöm.
(Applause)
(Taps)