How AI is making it easier to diagnose disease | Pratik Shah

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TED


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Übersetzung: Uwe Sprenk Lektorat: Andreas Herzog
00:13
Computer algorithms today are performing incredible tasks
0
13280
3856
Heute verrichten Computeralgorithmen unglaubliche Aufgaben
00:17
with high accuracies, at a massive scale, using human-like intelligence.
1
17160
4736
mit großer Präzision, von enormem Umfang, durch menschenähnliche Intelligenz.
00:21
And this intelligence of computers is often referred to as AI
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21920
3936
Diese Intelligenz von Computern wird oft als KI bezeichnet
00:25
or artificial intelligence.
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25880
1856
oder künstliche Intelligenz.
00:27
AI is poised to make an incredible impact on our lives in the future.
4
27760
4200
KI wird eine unglaubliche Auswirkung auf unser Leben in der Zukunft zu haben.
00:32
Today, however, we still face massive challenges
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32880
3936
Heute stehen wir jedoch enormen Herausforderungen gegenüber
00:36
in detecting and diagnosing several life-threatening illnesses,
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36840
3496
beim Erkennen und der Diagnose von einigen lebensgefährlichen Krankheiten,
00:40
such as infectious diseases and cancer.
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40360
2360
so wie Infektionskrankheiten und Krebs.
00:44
Thousands of patients every year
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44000
2296
Jedes Jahr verlieren tausende Patienten
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lose their lives due to liver and oral cancer.
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46320
2800
ihr Leben wegen Leber- und Mundkrebs.
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Our best way to help these patients
10
49880
2696
Unser bester Weg, diesen Patienten zu helfen,
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is to perform early detection and diagnoses of these diseases.
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52600
4320
ist eine Früherkennung und Diagnose dieser Krankheiten durchzuführen.
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So how do we detect these diseases today, and can artificial intelligence help?
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57880
4160
Wie entdecken wir also diese Krankheiten und kann künstliche Intelligenz helfen?
01:03
In patients who, unfortunately, are suspected of these diseases,
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63920
3656
Bei Patienten mit Verdacht auf eine solche Krankheit
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an expert physician first orders
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67600
2656
weist ein Facharzt zuerst
01:10
very expensive medical imaging technologies
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70280
2616
sehr teure Technologien der Bilddiagnose
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such as fluorescent imaging, CTs, MRIs, to be performed.
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72920
4096
wie fluoreszierende Bildgebung, CTs, MRTs, zur Ausführung an.
01:17
Once those images are collected,
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77040
2296
Sobald diese Bilder gesammelt worden sind,
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another expert physician then diagnoses those images and talks to the patient.
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79360
4520
macht ein anderer Experte die Bilddiagnose und spricht mit dem Patienten.
01:24
As you can see, this is a very resource-intensive process,
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84520
3456
Wie Sie sehen, ist dies ein sehr ressourcenintensiver Prozess,
der sowohl Fachärzte als auch teure Bildgebungsverfahren benötigt
01:28
requiring both expert physicians, expensive medical imaging technologies,
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88000
4416
01:32
and is not considered practical for the developing world.
21
92440
3096
und für Entwicklungsländer als ungeeignet angesehen wird.
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And in fact, in many industrialized nations, as well.
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95560
3360
Und im Grunde auch in vielen Industrieländern.
01:39
So, can we solve this problem using artificial intelligence?
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99760
2880
Können wir also dieses Problem lösen, indem wir künstliche Intelligenz nutzen?
01:43
Today, if I were to use traditional artificial intelligence architectures
24
103840
4056
Wenn ich heute traditionelle Architektur künstlicher Intelligenz nutzen würde,
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to solve this problem,
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107920
1216
um dieses Problem zu lösen,
01:49
I would require 10,000 --
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109160
1456
würde ich 10.000 brauchen --
01:50
I repeat, on an order of 10,000 of these very expensive medical images
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110640
4016
Ich wiederhole, etwa 10.000 von diesen sehr teuren medizinischen Bildern
01:54
first to be generated.
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114680
1376
müssen zuerst erstellt werden.
01:56
After that, I would then go to an expert physician,
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116080
2896
Danach ginge ich zu einem Facharzt,
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who would then analyze those images for me.
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119000
2496
der für mich diese Bilder analysieren würde.
02:01
And using those two pieces of information,
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121520
2096
Indem ich diese zwei Informationen nutze,
02:03
I can train a standard deep neural network or a deep learning network
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123640
3656
kann ich ein normales "Deep Learning"-Netzwerk trainieren,
02:07
to provide patient's diagnosis.
33
127320
2136
Diagnosen für Patienten zu erstellen.
02:09
Similar to the first approach,
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129480
1736
Ähnlich wie beim ersten Ansatz
leiden Ansätze traditioneller KI unter dem gleichen Problem.
02:11
traditional artificial intelligence approaches
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131240
2143
02:13
suffer from the same problem.
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133407
1449
02:14
Large amounts of data, expert physicians and expert medical imaging technologies.
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134880
4560
Große Datenmengen, Fachärzte und High-Tech in der Bilddiagnostik.
02:20
So, can we invent more scalable, effective
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140320
4296
Können wir also skalierbare, effektivere
und wertvollere Architekturen künstlicher Intelligenz erfinden,
02:24
and more valuable artificial intelligence architectures
39
144640
3296
um diese sehr wichtigen Probleme zu lösen, vor denen wir heute stehen?
02:27
to solve these very important problems facing us today?
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147960
3056
02:31
And this is exactly what my group at MIT Media Lab does.
41
151040
3296
Genau das macht meine Gruppe beim MIT Media Lab.
02:34
We have invented a variety of unorthodox AI architectures
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154360
3856
Wir erfanden eine Reihe an unorthodoxen KI-Architekturen,
02:38
to solve some of the most important challenges facing us today
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158240
3176
um einige der wichtigsten Herausforderungen
02:41
in medical imaging and clinical trials.
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161440
2200
bei Bilddiagnostik und klinischen Prozessen zu lösen.
02:44
In the example I shared with you today, we had two goals.
45
164480
3056
In dem Beispiel, das ich heute nannte, hatten wir zwei Ziele.
02:47
Our first goal was to reduce the number of images
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167560
2976
Unser erstes Ziel war es, die Anzahl der Bilder zu reduzieren,
02:50
required to train artificial intelligence algorithms.
47
170560
3256
die benötigt werden, um KI-Algorithmen zu trainieren.
02:53
Our second goal -- we were more ambitious,
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173840
2096
Unser zweites Ziel war ambitionierter,
02:55
we wanted to reduce the use of expensive medical imaging technologies
49
175960
3736
nämlich den Einsatz der teuren Bilddiagnose zu reduzieren,
02:59
to screen patients.
50
179720
1216
um die Patienten zu screenen.
03:00
So how did we do it?
51
180960
1200
Wie haben wir das gemacht?
03:02
For our first goal,
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182920
1216
Für unser erstes Ziel haben wir,
03:04
instead of starting with tens and thousands
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184160
2056
statt wie traditionelle KI
mit Tausenden dieser sehr teuren medizinischen Bilder zu starten,
03:06
of these very expensive medical images, like traditional AI,
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186240
3016
03:09
we started with a single medical image.
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189280
2056
mit einem einzelnen medizinischen Bild angefangen.
03:11
From this image, my team and I figured out a very clever way
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191360
3776
Von diesem Bild aus fanden mein Team und ich einen cleveren Weg,
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to extract billions of information packets.
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195160
2736
Milliarden dieser Informationspakete zu extrahieren.
03:17
These information packets included colors, pixels, geometry
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197920
3696
Diese Informationspakete beinhalteten Farben, Pixel, Geometrie
03:21
and rendering of the disease on the medical image.
59
201640
2536
und die Darstellung der Krankheiten auf den medizinischen Bildern.
03:24
In a sense, we converted one image into billions of training data points,
60
204200
4336
Wir haben quasi ein Bild in Milliarden Trainingsdaten gewandelt
und die Datenmenge massiv reduziert, die für das Training benötigt wird.
03:28
massively reducing the amount of data needed for training.
61
208560
3536
Für unser zweites Ziel, die Nutzung
03:32
For our second goal,
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212120
1216
03:33
to reduce the use of expensive medical imaging technologies to screen patients,
63
213360
3856
teurer medizinischer Bildtechnologien beim Screening zu verringern,
03:37
we started with a standard, white light photograph,
64
217240
2856
starteten wir mit einer normalen Weißlichtaufnahme,
03:40
acquired either from a DSLR camera or a mobile phone, for the patient.
65
220120
4336
aufgenommen mit einer DSLR Kamera oder mit einer Telefonkamera für den Patienten.
03:44
Then remember those billions of information packets?
66
224480
2456
Erinnern Sie sich an die Milliarden Informationspakete?
03:46
We overlaid those from the medical image onto this image,
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226960
3536
Wir haben diese mit den medizinischen Bildern überlagert
03:50
creating something that we call a composite image.
68
230520
2520
und etwas erschaffen, das wir Verbund-Bild nennen.
03:53
Much to our surprise, we only required 50 --
69
233480
3296
Zum unserem großen Erstaunen benötigten wir nur 50 --
03:56
I repeat, only 50 --
70
236800
1336
Ich wiederhole, nur 50 --
03:58
of these composite images to train our algorithms to high efficiencies.
71
238160
3840
dieser Verbund-Bilder, um die Algorithmen auf hohe Effizienz zu bringen.
04:02
To summarize our approach,
72
242680
1336
Zusammenfassend gesagt:
04:04
instead of using 10,000 very expensive medical images,
73
244040
3176
anstatt 10,000 dieser sehr teuren Bilder zu verwenden,
können wir nun die KI-Algorithmen auf unkonventionelle Art trainieren,
04:07
we can now train the AI algorithms in an unorthodox way,
74
247240
3016
04:10
using only 50 of these high-resolution, but standard photographs,
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250280
4256
indem wir nur 50 dieser hochauflösenden Standard-Fotos verwenden,
die von DSLR-Kameras und Mobiltelefonen aufgenommen worden sind,
04:14
acquired from DSLR cameras and mobile phones,
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254560
2496
04:17
and provide diagnosis.
77
257080
1536
und Diagnosen erstellen.
04:18
More importantly,
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258640
1216
Wichtiger noch,
04:19
our algorithms can accept, in the future and even right now,
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259880
3136
unsere Algorithmen können in der Zukunft und sogar schon jetzt,
04:23
some very simple, white light photographs from the patient,
80
263040
2816
ein paar simple Weißlichtaufnahmen des Patienten annehmen,
04:25
instead of expensive medical imaging technologies.
81
265880
2440
anstelle von teuren medizinischen Bildtechnologien.
04:29
I believe that we are poised to enter an era
82
269120
3096
Ich glaube, dass wir jetzt in eine Ära gelangen,
wo künstliche Intelligenz
04:32
where artificial intelligence
83
272240
1936
eine unglaubliche Auswirkung auf unsere Zukunft hat.
04:34
is going to make an incredible impact on our future.
84
274200
2536
Und ich glaube, dass wir neben dem Nachdenken über traditionelle KI,
04:36
And I think that thinking about traditional AI,
85
276760
2456
04:39
which is data-rich but application-poor,
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279240
2776
die reich an Daten, aber arm an Anwendungen ist,
wir auch weiter nachdenken sollten
04:42
we should also continue thinking
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282040
1536
04:43
about unorthodox artificial intelligence architectures,
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283600
3016
über ungewöhnliche KI-Architekturen,
die kleine Mengen an Daten akzeptieren können
04:46
which can accept small amounts of data
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286640
1936
04:48
and solve some of the most important problems facing us today,
90
288600
2936
und ein paar der wichtigsten Probleme, vor denen wir stehen, lösen kann,
04:51
especially in health care.
91
291560
1256
insbesondere im Gesundheitswesen.
04:52
Thank you very much.
92
292840
1216
Vielen Dank.
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(Applause)
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294080
3840
(Applaus)
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