ИИ — это очень мощный инструментарий, это слияние математики, неврологии, статистики и многих других областей, которые создали мощные методы анализа информации и получения моделей, которые могут предсказывать, классифицировать и сегментировать многие проблемы в нашей повседневной жизни. Поскольку эра глубокого обучения продолжает появляться в наших мобильных телефонах и телевизорах, мне всегда казалось странным, что мы близки к тому, чтобы иметь автомобили с автоматическим управлением, но мы сталкиваемся с обычным гриппом, как и 12 000 лет назад.

Это был самый первый вопрос, который привел меня в биомедицинскую инженерию, спустя 3 года после изучения основ информатики, робототехники и физиологии; Я надеюсь, что смогу как можно лучше ответить на следующий вопрос: какое место ИИ занимает в области здравоохранения?

Сфера медицины в 21 веке

Первое, на что рассердятся мои профессора, коллеги и вообще все, кто посвятил свою жизнь заботе о здоровье, это если я скажу, что мы лечим болезни так же, как лечим со времен пещерного человека. И они совершенно правы!

FMRI, компьютерная томография, вакцины, лекарства, образцы ДНК и санитарные условия повсюду улучшились; Я был бы зол, если бы сказал, что у нас такие же условия, как у пациентов доктора Сноу в Лондоне во второй половине 20-го века. Мы живем дольше и здоровее (справедливости ради) и даже выглядим моложе своих предков.

В настоящее время диагностика в основном осуществляется экспертами-людьми, но также часто можно увидеть алгоритмы ИИ, которые теперь используются при принятии решений советом по сложным случаям; CNN, преобразователи и SVM заменили FMRI и рентгеновские изображения для прогнозирования опухолей, переломов, расчета костного возраста и многих других удивительных задач с точностью эксперта и эффективностью машины. Другие мощные алгоритмы занимаются анализом ДНК и пробуют тысячи новых комбинаций молекул для лечения болезней; интеллектуальное объединение используется для прогнозирования восприимчивости населения к новому заболеванию. Короче говоря, медицина высокого уровня включает и принимает ИИ и, несомненно, когда-нибудь ускорит создание мира, свободного от болезней.

Но прогресс также приходит с неожиданными болезнями, так называемые «болезни 21-го века» захватили диету, режим упражнений и общее качество жизни нас, умных людей, живущих в будущем: диабет, хронические болезни сердца, ускоренное старение, легочные такие заболевания, как эмфизема легких и пневмоторакс, ожирение и многие другие, беспокоят нас в повседневной жизни; Что делать со всеми этими болезнями? Почему у нас нет инструментов для их предотвращения?

Люди и биометрия: вождение автомобиля без приборной панели

Часто при попытке объяснить сложную динамику человеческого тела приходят к аналогии с автомобилем, вы удивитесь, насколько хорошо это работает! Профессор Дэвид Синклер написал в своей книге Продолжительность жизни, что мы эквивалентны вождению автомобиля без приборной панели: было бы неразумно покупать совершенно новый автомобиль, в котором не видно, сколько топлива у вас есть или если у вашего двигателя есть какие-либо проблемы.

Ну, а люди? кажется, что мы проживаем нашу повседневную жизнь, не зная частоты сердечных сокращений, уровня холестерина и сахара в крови, ландшафта нашей ДНК, артериального давления и многих других важных величин. Мы привыкли заботиться о болезнях, когда боль больше не поддается контролю, вместо того, чтобы пытаться предотвратить и смягчить риски. Биометрия и биотехнология — это широкая область, которая еще не стала настолько важной, как должна быть, во всем мире, особенно в странах третьего мира в Латинской Америке и других частях Глобального Юга.

Здоровый образ жизни с помощью биометрии: ваш личный ИИ заботится о вас

Теперь мы подошли к поставленной задаче, и я надеюсь, что это сформирует мир завтрашнего дня в отношении того, как мы выбираем нашу жизнь: мы должны обновить наши нынешние встроенные системы.

В настоящее время (и все еще с большими усилиями) вы можете получить умные часы или браслет, которые могут измерять основные показатели частоты сердечных сокращений, потребления калорий, уровня кислорода и давления; действительно хорошая работа, но у нас есть некоторые проблемы, которые нужно решить.

Во-первых, им не хватает смысла; не все изучают биометрию для заработка, что, если я юрист и хочу иметь наилучшие условия жизни? Откуда мне знать, что означает показатель артериального давления 96/120? Наши текущие встроенные системы предоставляют информацию, которая практически не подвергается предварительной обработке и доставляется пользователю без какого-либо дальнейшего анализа или объяснения, и нам не нужна система, которая извлекает данные, которые конечный пользователь не будет интерпретировать, зачем им это? когда уже купить умные часы достаточно работы!

Во-вторых, показатели, которые он измеряет, безусловно, хороши; но вы можете поднять уровень сахара на крышу и не знать об этом, пока ваш врач не позвонит и не поставит вам диагноз «преддиабет». Крайне важно обновить наши датчики, чтобы измерять информацию о нашем здоровье, которая остается скрытой, пока мы не заболеем.

В общем, нам нужно получить более значимую информацию из уже имеющихся данных и получить новые типы наборов данных для предотвращения заболеваний.

Но где во всем этом ИИ?

Хорошо, но пока все, что мы описали, — это вопрос для инженеров и специалистов по данным, где же могут пригодиться ML и DL? В частности, как мы можем внедрить ИИ без экспоненциального увеличения стоимости?

На самом деле мы можем разделить его на 3 основные области:

Обработка сигналов и логические выводы. Машинное обучение удивительно маленькое и простое (с вычислительной точки зрения). Вместо того, чтобы полагаться исключительно на преобразования и аналитические решения, мы должны помнить, что биометрия часто представляет собой одномерную информацию. Мы можем обрабатывать его с помощью анализа компонентов (PCA и многих других) и классического ML (например, логистические регрессии и SVM). Богатые данные заслуживают хорошей обработки, чтобы информация была намного полезнее и меньше, ИИ может прийти на помощь в этой задаче.

Вывод и ранняя диагностика:хотя мы можем создавать самые мощные модели в мире, они нам не обязательно нужны, смешивая аналитические решения с слабыми учениками(т. е. модели ИИ, которые не дают точного ответа, но достаточно хороши при низких вычислительных затратах) и создают модель упаковки, которая учитывает оценку нескольких моделей для получения ранней диагностики/отчета о том, что конечный пользователь может показаться легким для понимания.

Дополнительная помощь и вызов специалиста.Сегодня смартфоны могут работать с надежными моделями, такими как преобразователи и RNN, если информация, которую мы собираем, является устройствами, учитывает измерение времени и нашу историю болезни/ сопутствующие заболевания, то многие предупреждения о наших привычках и возможных рисках вызовут оповещения о том, когда стоит позвонить специалисту-человеку и записаться на прием к врачу. Мы не должны пытаться создать идеальные часы, которые измеряют все; вместо этого нам нужно создать систему, достаточно мощную, чтобы понимать, когда пора отвести пользователя в лабораторию, чтобы предотвратить дальнейшее развитие болезни.

Зачем беспокоиться?

Вопрос, который я часто получаю, когда говорю об этой теме, заключается в следующем.

«Зачем нам все это? Я чувствую себя здоровым, мне не нужны постоянные предупреждения о моем теле, и я определенно ненавижу ходить к врачу»

Действительно справедливое мнение: системы здравоохранения известны тем, что они всегда переполнены, неэффективны и приносят плохие новости. Но это потому, что наше нынешнее здравоохранение сосредоточено на контроле над ущербом, а не на предотвращении: если бы все были сосредоточены на профилактической помощи, в отделениях интенсивной терапии было бы меньше посетителей, визиты к врачу стали бы фактическими осмотрами, а не встречами с правдивой информацией, и планированием встречи с вашим врачом. не займет месяцев (возможно, они вам даже не понадобятся так часто!)

Но больше, чем ярлык, чтобы пропустить визит к врачу. Я хочу, чтобы вы представили это:

Однажды в офисе ваш биометрический анализ сказал вам, что что-то не так с вашими легкими и что вам, вероятно, следует обратиться к врачу, вы записываетесь на прием, и они берут образцы крови; тест на антиген дает положительный результат на один из тысяч маркеров рака легких, для подтверждения проводится компьютерная томография, и менее чем через неделю ваш врач сообщает вам, что у вас может развиться рак легких. К счастью, поскольку у вашего врача есть надежное картирование вашей ДНК, он предоставляет лекарство для предотвращения канцерогенеза, эффективность которого составляет 95% для пациентов с вашим геномным ландшафтом; вы приняли их, и менее чем через месяц новое обследование дает прекрасное заключение, что у вас больше нет никаких признаков болезни.

И все это благодаря чудесам современных технологий, а не научной фантастике. Профилактика болезней на вашем запястье и телефоне.

Дивный новый мир возможен с биометрией ИИ

Как поклонник Айзека Азимова и Олдоса Хаксли, я понимаю страх перед технологиями и искусственным интеллектом, которые станут нашим компасом в будущее; вполне понятно, что люди боятся конца частной жизни или искусственного отбора на основе состояния здоровья. И мы должны быть абсолютно осторожны и уважительны в отношении того, как мы хотим построить наше настоящее.

Но это ключевой момент: если вы против или за внедрение ИИ, это всегда должно быть открытое обсуждение; мы — сила, которая движет прогрессом, а не наоборот. Мир завтрашнего дня может быть прекрасным пейзажем, который я дал вам сегодня, или антиутопической реальностью, которую многие авторы предлагали на протяжении всей истории.

ИИ, как и многие другие научные разработки, — это инструмент, но мы сами решаем, как их внедрять и использовать.

Это был мой самый первый пост в замечательном сообществе Accel.ai для блога LatinX in AI, замечательной группы, которая открыла вам двери для чтения моих мнений и руководств. Я более чем рад приветствовать меня в этой большой семье.

Пожалуйста, не забудьте написать свое мнение по этой теме и DM мне, что бы вы хотели прочитать дальше. В настоящее время я занимаюсь применением ИИ во встроенных системах, поэтому я был бы более чем рад подробно рассказать о том, как это делается. Просто дай мне знать!

Как всегда будьте осторожны и оставайтесь любопытными.

Вы идентифицируете себя как латиноамериканец и работаете в области искусственного интеллекта или знаете кого-то, кто является латиноамериканцем и работает в области искусственного интеллекта?

Не забудьте нажать 👏 ниже, чтобы поддержать наше сообщество — это очень много значит! Спасибо :)