Sztuczna inteligencja dla każdego. Prezent od Finlandii
By
KopalniaWiedzy.pl, in Technologia
-
Similar Content
-
By KopalniaWiedzy.pl
Wg raportu Światowej Organizacji Zdrowia (WHO) spontaniczny przedwczesny poród dotyczy 15 milionów noworodków rocznie. Aż milion z nich umiera. Wiele przez całe życie mierzy się z niepełnosprawnością.
Wykorzystywana powszechnie manualna analiza obrazów ultrasonograficznych umożliwia wykrycie ewentualnych problemów, ale nie jest to metoda doskonała.
Problem ten dostrzegają lekarze. W 2017 roku Nicole Sochacki-Wójcicka (w trakcie specjalizacji z ginekologii) oraz Jakub Wójcicki zgłosili się do dr. Tomasza Trzcińskiego z Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych PW z pytaniem, czy jest możliwość zrealizowania projektu predykcji spontanicznego przedwczesnego porodu z wykorzystaniem sieci neuronowych.
Wtedy powstał zespół badawczy i zaczęły się prace. Pierwsze efekty już znamy.
Nasze rozwiązanie może wspomóc diagnostykę komputerową i pozwolić z większą dokładnością przewidywać spontaniczne przedwczesne porody – wyjaśnia Szymon Płotka, absolwent Politechniki Warszawskiej i jeden z członków zespołu pracującego nad projektem.
Wytrenować sieć neuronową
Przed rozpoczęciem projektu, współpracujący z nami lekarze przygotowali zestaw danych uczących, walidacyjnych oraz adnotacji w formie obrysu kształtu szyjek macicy na obrazach ultrasonograficznych oraz numerycznych (0 i 1), odpowiadającymi kolejno: poród w terminie, poród przedwczesny – wyjaśnia Szymon Płotka.
Po wstępnym oczyszczeniu takie dane są wykorzystywane jako dane „uczące” sieć neuronową – w tym przypadku konwolucyjną (splotową).
Analizuje ona każde zdjęcie piksel po pikselu, wyodrębniając z nich niezbędne cechy, które posłużą do zadania segmentacji interesującego nas fragmentu obrazu (w tym przypadku szyjki macicy) oraz klasyfikacji (czy mamy do czynienia z porodem przedwczesnym, czy nie) – tłumaczy dalej Szymon Płotka.W trakcie treningu sieć neuronowa testuje swoje predykcje na zbiorze walidacyjnym. Po zakończeniu trenowania sieci neuronowej, jest ona sprawdzana na danych testowych, które nie zostały wykorzystane w ramach treningu. W ten sposób weryfikuje się poprawność wytrenowanego modelu.
W ramach projektu powstały dwie publikacje naukowe.
Efektem prac opisanych w „Estimation of preterm birth markers with U-Net segmentation network” (publikacja dostępna tutaj i tutaj) jest m.in. redukcja błędu predykcji spontanicznych przedwczesnych porodów z 30% (manualnie przez lekarzy) do 18% przez sieć neuronową.
W „Spontaneous preterm birth prediction using convolutional neural networks” (szczegóły tutaj i tutaj) naukowcy zaprezentowali poprawę jakości segmentacji w stosunku do pierwszej publikacji i uzyskali lepsze wyniki klasyfikacji.
Zgodnie z naszą najlepszą wiedzą, są to jedyne istniejące prace podejmujące się zadania predykcji spontanicznego przedwczesnego porodu w oparciu o transwaginalne obrazy ultrasonograficzne – mówi Szymon Płotka.
Naukowcy pracują obecnie nad serwisem w formie aplikacji internetowej. Chcą tam udostępnić przygotowane modele sieci neuronowej. Ma to pomóc ginekologom analizować obrazy ultrasonograficzne i tym samym wesprzeć diagnostykę spontanicznego przedwczesnego porodu. A to może uratować życie i zdrowie milionów noworodków.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
W medycynie nuklearnej sztuczna inteligencja wkroczyła już na III i IV poziom w pięciostopniowej skali. Oznacza ona oszczędność czasu, szansę uniknięcia błędów ludzkich i skuteczniejsze terapie dla pacjentów – ocenia prof. Janusz Braziewicz z Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.
Wkraczająca do nowoczesnej medycyny sztuczna inteligencja budzi skrajne emocje: w środowisku medycznym jak i w społeczeństwie jedni wiążą z nią duże nadzieje, inni mają obawy i wątpliwości. Tak jest np. z medycyną nuklearną, w której wykorzystywane są nowoczesne technologie.
Prof. Janusz Braziewicz, kierownik Zakładu Medycyny Nuklearnej z Ośrodkiem PET w Świętokrzyskim Centrum Onkologii twierdzi, że zaawansowanie automatyzacji i sztucznej inteligencji w medycynie nuklearnej jest już na tyle duże, ze wkroczyło na III i IV poziom w pięciostopniowej skali.
Pierwszy poziom oznacza jedynie działania manualne, drugi – maszynowo-manualne, a trzeci – zautomatyzowane działania maszynowo-manualne. Na czwartym poziomie pojawia się automatyzacja, ale „z ludzką ręką”, piąty oznacza pełną automatyzację.
W diagnostyce obrazowej wygląda to w ten sposób, że na poziomie III (warunkowej automatyzacji) skaner czy system opisowy pod wpływem operatora dostosowuje się do narzucanych mu warunków i wykonuje zlecone zadanie.
Obecnie obserwujemy duże przyspieszenie technologiczne i wejście na poziom IV (wysokiej automatyzacji), kiedy to system automatycznie przetwarza samodzielnie pozyskane dane i dostarcza specjaliście wstępnie przeanalizowane informacje. Ma to miejsce na przykład wówczas, kiedy system zeskanuje ułożonego na stole skanera PET/TK pacjenta i na podstawie swego rodzaju skanu topogramowego, w oparciu o analizę danych anatomicznych chorego zaproponuje wykonanie skanu PET i tomografu komputerowego z uwzględnieniem wskazania klinicznego i sylwetki pacjenta – wyjaśnia w informacji przekazanej PAP prof. Braziewicz, członek Zarządu Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.
Odbywa się to z użyciem automatycznie dostosowanych parametrów akwizycji, z minimum wymaganej dawki promieniowania ze strony tomografu komputerowego. Algorytm po stronie PET ustala: szybkość przesuwu łóżka podczas płynnego skanowania różnych części ciała pacjenta, zastosowanie różnych matryc rekonstrukcyjnych, zastosowanie bramkowania oddechowego dla odpowiedniego obszaru klatki piersiowej i tułowia.
Według prof. Braziewicza bezzasadne są zatem obawy, że komputery zastąpią lekarzy. W przypadku diagnostyki obrazowej stają się one wręcz niezbędne. Powodem jest choćby lawinowy wzrost diagnostycznych badań obrazowych, w tym również z zakresu medycyny nuklearnej. Jedynie w latach 2000-2010 liczba badań tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego wzrosła dziesięciokrotnie. Z kolei w medycynie nuklearnej taki gwałtowny wzrost liczby badań SPECT i PET przypada na okres po 2010 r.
W ślad za tym nie następuje niestety proporcjonalny wzrost liczby dostępnych lekarzy specjalistów, którzy mogliby je szybko i rzetelnie przeprowadzić. Brakuje także wyszkolonych techników, korzystających z zaawansowanych metod akwizycji z zastosowaniem narzędzi, jakie oferuje dany skaner. Efektem jest przeciążenie ilością pracy poszczególnych grup specjalistów i często coraz dłuższy czas oczekiwania na opisanie badań. Co istotne, presja obniża jakość pracy. Jak pokazują badania, jeśli skróci się o 50 proc. czas na interpretację badania radiologicznego, to stosunek błędów interpretacyjnych wzrośnie o niemal 17 proc. – zaznacza prof. Janusz Braziewicz.
Sztuczna inteligencja w coraz bardziej skomplikowanej i wymagającej diagnostyce obrazowej może zatem usprawnić i wspomóc pracę lekarza. Wdrożenia algorytmów opartych na Artificial Intelligence (AI) przynoszą oszczędność czasu i szansę na pełną standaryzację procedur, ale także na uniknięcie błędów ludzkich i skuteczniejsze, spersonalizowane terapie dla pacjentów – twierdzi specjalista.
Obecnie medycy nuklearni rozwijają nowy trend teranostyki, który wydaje się być przyszłością personalizowanej medycyny poprzez ścisłe połączenie diagnostyki i terapii w celu dobrania do potrzeb konkretnego pacjenta celowanego leczenia. W obszarze sztucznej inteligencji medycy nuklearni coraz częściej wspierają proces terapii, pomagając w ocenie trafności i zasadności zaleconego leczenia już w początkowej jego fazie. Nie bez znaczenia jest w tym kontekście wykorzystywanie hybrydowych badań PET/CT na przykład w planowaniu radioterapii – tłumaczy prof. Janusz Braziewicz.
Sztuczna inteligencja określa proces, w którym maszyna, czyli komputer, uczy się i naśladuje funkcje poznawcze specyficzne dla człowieka, aby wykonywać zadania, jakie zwyczajowo wykonywane są przez ludzki umysł: rozpoznawanie obrazów, identyfikacja różnic czy stawianie logicznych wniosków i prognozowanie. W procesie deep learning komputer już nie organizuje danych i nie wykonuje wcześniej zdefiniowanych ciągów równań, ale zbiera podstawowe parametry dotyczące tych danych i jest tak zaprogramowany, że przygotowuje się do samodzielnego uczenia się przez rozpoznawanie wzorców przy użyciu wielu kolejnych warstw przetwarzania.
Trzeba mieć zatem świadomość, że algorytmy AI będą tak dobre, jak dane, na których były trenowane. Wyzwaniem będzie zatem zgromadzenie odpowiednio opracowanych dużych zestawów danych oraz odpowiednio wydajnych centrów obliczeniowych – uważa przedstawiciel Polskiego Towarzystwa Medycyny Nuklearnej.
Jego zdaniem szanse zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie to przede wszystkim digitalizacja wszystkich danych dotyczących konkretnego pacjenta, z uwzględnieniem takich aspektów, jak miejsce zamieszkania, historia chorób w rodzinie, dotychczasowe hospitalizacje, podejmowane wcześniej terapie lekowe i obecnie przyjmowane leki, styl życia, rodzaj wykonywanej pracy, kondycja psychofizyczna.
Ta ilość danych może być przetworzona przez wydajne komputery. Jeśli maszyny będą miały zaimplementowane algorytmy deep learning, jest szansa, że wesprą specjalistów w szybszej i trafniejszej diagnostyce oraz lepszej opiece farmakologicznej. Korzyści z wdrożeń sztucznej inteligencji może odnieść zatem cały system opieki zdrowotnej, w tym: świadczeniodawca, lekarz, ale przede wszystkim – sam pacjent – uważa specjalista.
Podkreśla, że lekarze, którzy będą używać z dużą rozwagą i odpowiedzialnością systemów opartych na sztucznej inteligencji zastąpią tych, którzy ich nie będą używać. Tym bardziej, że w nowoczesnych rozwiązaniach nie mówimy już o wielkości danych generowanych przy badaniach i dalej poddawanych processingowi w gigabajtach, terabajtach czy nawet petabajtach. Bardzo szybko nadchodzi era eksabajtów danych – dodaje prof. Janusz Braziewicz.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Jedno z największych w Finlandii centrów psychoterapii padło ofiarą hakerów. Ukradli oni dane pacjentów, a teraz domagają się 40 bitcoinów (450 000 euro) za nieupublicznianie informacji o osobach korzystających z pomocy centrum.
Vastaamo to prywatna firma, która prowadzi 2 centra psychoterapii. Ma ponad 40 000 pacjentów. Jest podwykonawcą fińskiego państwowego systemu opieki zdrowotnej. Przed niemal 2 laty grupa cyberprzestępców rozpoczęła ataki na centrum. W ich trakcie hakerzy ukradli dane dotyczące pacjentów.
Ekspert ds. cyberbezpieczeństwa, Mikko Hypponen, mówi, że przestępcy nie użyli ransomware, nie zaszyfrowali danych. Ukradli je i domagają się pieniędzy za ich nieujawnianie.
Wiemy, że 21 października przestępcy – w ramach szantażowania kliniki – opublikowali część ukradzionych danych. Trzy dni później skierowali swoją uwagę na samych pacjentów, domagając się od każdego z nich od 200 do 400 euro.
Klinika skontaktowała się z około 200 osobami, radząc, by nic nie płacili. Nie ma bowiem pewności, czy ktoś nie podszywa się pod osoby, które ukradły dane.
Pewne jest jedno. Przestępcy ukradli nade osobowe oraz dane na temat zdrowia pacjentów, w tym zapiski z sesji terapeutycznych, daty wizyt, plany leczenia, diagnozy itp.
Śledztwo wykazało, że dyrektor wykonawczy Vastaamo, Ville Tapio, wiedział o pewnych niedociągnięciach w zabezpieczeniach systemu informatycznego firmy, ale nic z tym nie zrobił. W reakcji na te rewelacja rada nadzorcza zdymisjonowała Tapio.
Specjaliści ds. bezpieczeństwa mówią, że ataku można by uniknąć, gdyby firma używała lepszych systemów szyfrujących.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Od 100 lat naukowcy sprzeczają o interpretacje mechaniki kwantowej. Z jednej strony mamy interpretacje Bohra, Heisenberga i von Neumanna-Wignera, którzy uważali, że stan świadomości osoby przeprowadzającej testy wpływa na wyniki testów, z drugiej zaś strony Popper i Einstein twierdzili, że obiektywna rzeczywistość istnieje.
Kwestię tę postanowili zbadać... fińscy urzędnicy państwowi – Jussi Lindgren i Jukka Liukkonen – którzy w wolnym czasie lubią rozważać zagadnienia z zakresu mechaniki kwantowej. Panowie przyjrzeli się zasadzie nieoznaczoności, ogłoszonej przez Heisenberga w 1927 roku.
Zgodnie z tradycyjną interpretacją tej zasady, nie można jednocześnie precyzyjnie określić położenia i pędu, gdyż osoba dokonująca pomiarów zawsze wpływa na ich wynik. Jednak Lindgren i Liukkonen stwierdzili, że związek pomiędzy położeniem a pędem jest stały, a zatem rzeczywistość danego obiektu jest niezależna od osoby go badającej.
W swojej pracy panowie wykorzystali stochastyczną optymalizację dynamiczną. Z tego punktu widzenia zasada nieoznaczoności Heisenberga jest manifestacją równowagi termodynamicznej, w której korelacja pomiędzy różnymi zmiennymi nie zanika. Stochastyczna optymalizacja dynamiczna była wykorzystywana m.in. do rozwiązania takich problemów, jak wysłanie rakiety z Ziemi na Księżyc.
Uzyskane przez nas wyniki wskazują, że nie istnieje logiczny powód, dla którego wyniki miałyby być zależne od osoby przeprowadzającej pomiary. Nie istnieje nic, co sugerowałoby, że świadomość eksperymentatora zaburza wyniki czy kreuje rzeczywistość, mówi Lindgren. Interpretacja jest obiektywna i realna oraz tak prosta, jak to tylko możliwe. Lubimy jasne sytuacje i wolimy usunąć wszelki mistycyzm, dodaje Liukkonen.
Lindgren i Liukkonen to urzędnicy państwowi, a nauka to ich hobby. Obaj należeli do klubu matematycznego w liceum w Kuopio, obaj mają za sobą studia podyplomowe. Liukkonen właśnie napisał pracę doktorską na temat endoskopii ultradźwiękowej i pracuje obecnie jako inspektor w fińskim Urzędzie Bezpieczeństwa Radiologicznego i Atomowego.
« powrót do artykułu -
By KopalniaWiedzy.pl
Sztuczna inteligencja w zastosowaniach wojskowych kojarzy się z autonomicznymi systemami broni czy androidami jak Terminator. Jednak amerykańscy eksperci twierdzą, że rzeczywistość będzie mniej spektakularna, a potęga militarnej SI nie będzie opierała się na zabójczych robotach.
Pułkownik Brad Boyd, szef Joint Warfighting Operations w Joint Artificial Intelligence Center (JAIC) amerykańskiego Departamentu Obrony mówi, że znacznie ważniejsze od budowy najlepszej broni autonomicznej jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do gromadzenia, analizowanie oraz przesyłania danych oraz ich wykorzystania podczas treningu nowych bądź udoskonalania starych systemów.
Najbardziej intensywnie pracujemy nad infrastrukturą, bo to ona zdecyduje, kto za 20 lat wygra wojnę, powiedział Boyd podczas konferencji prasowej. I nie chodzi tu o to, kto będzie miał najlepsze algorytmy, one za 20 lat i tak będą przestarzałe. Chodzi o to, kto będzie dysponował najlepszą infrastrukturą bo z niej wciąż będziemy korzystali za 50 lat.
W ubiegłym miesiącu JAIC przyznało firmie Deloitte Consulting kontrakt o wartości do 106 milionów dolarów. Za te pieniądze w ciągu czterech lat ma powstać specjalna platforma dla chmur obliczeniowych – Joint Common Foundation (JCF) – zaprojektowana pod kątem potrzeb Pentagonu. Zadaniem Deloitte Consulting jest znalezienie odpowiednich kontrahentów, którzy wykonają poszczególne elementy JCF.
JCF będzie działała jak scentralizowany hub zawierający dane i narzędzia, dzięki którym kontrahenci Pentagonu będą tworzyli i testowali produkty na potrzeby amerykańskich sił zbrojnych. Zbudowana z myślą o współpracy z przemysłem platforma ma być pomyślana tak, by była możliwa jej integracja z innymi elementami, takimi jak np. chmura JEDI, którą kosztem 10 miliardów USD ma dla Pentagonu stworzyć Microsoft.
Umieszczenie wszystkich danych i narzędzi w jednym wspólnym repozytorium, jakim ma być JCF, ułatwi tworzenie i testowanie nowych algorytmów. SI ma kolosalny apetyt na dane. Właściwie nie ma momentu, w którym można powiedzieć, że algorytm SI został ukończony. On jest ciągle udoskonalany i testowany, mówi Nand Mulchandani, p.o. dyrektora JAIC. Również wdrożenie algorytmu nie jest łatwe, gdyż jego wydajność i możliwości mogą zależeć od lokalizacji geograficznej, w której jest wdrażany. Nie możesz wdrożyć algorytmu w jednej części świata i oczekiwać, że będzie działał w innej części. Trzeba mu zapewnić dostęp do lokalnych danych, by przystosować się do specyficznej lokalizacji czy zadań. Mulchandani nazywa ten proces cyklem ponownego treningu i stwierdza to coś, w czym musimy być naprawdę dobrzy.
« powrót do artykułu
-
-
Recently Browsing 0 members
No registered users viewing this page.