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

86,833 views ・ 2018-08-21

TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: Gabriella Patricola Revisore: Elisabetta Siagri
00:13
Computer algorithms today are performing incredible tasks
0
13280
3856
Oggi, gli algoritmi informatici eseguono compiti incredibili
00:17
with high accuracies, at a massive scale, using human-like intelligence.
1
17160
4736
in modo estremamente accurato, su vasta scala,
simulando l'intelligenza umana.
00:21
And this intelligence of computers is often referred to as AI
2
21920
3936
A questa intelligenza dei computer, ci si riferisce spesso come IA
00:25
or artificial intelligence.
3
25880
1856
o intelligenza artificiale.
00:27
AI is poised to make an incredible impact on our lives in the future.
4
27760
4200
Si ipotizza che l'intelligenza artificiale avrà un ruolo incredibile in futuro.
00:32
Today, however, we still face massive challenges
5
32880
3936
Oggi, comunque, ci troviamo davanti a sfide estremamente impegnative
00:36
in detecting and diagnosing several life-threatening illnesses,
6
36840
3496
nel riconoscere e diagnosticare diverse malattie potenzialmente mortali,
00:40
such as infectious diseases and cancer.
7
40360
2360
come malattie infettive e cancro.
00:44
Thousands of patients every year
8
44000
2296
Migliaia di pazienti ogni anno,
00:46
lose their lives due to liver and oral cancer.
9
46320
2800
muoiono per un tumore al fegato o alla cavità orale.
00:49
Our best way to help these patients
10
49880
2696
Il modo migliore per aiutare questi pazienti
00:52
is to perform early detection and diagnoses of these diseases.
11
52600
4320
è la prevenzione e diagnosi precoce di queste malattie.
00:57
So how do we detect these diseases today, and can artificial intelligence help?
12
57880
4160
Come riconoscerle e qual è il ruolo dell'intelligenza artificiale?
01:03
In patients who, unfortunately, are suspected of these diseases,
13
63920
3656
Se, purtroppo, si sospetta in pazienti l'eventualità di queste malattie,
01:07
an expert physician first orders
14
67600
2656
un medico esperto dapprima prescrive
01:10
very expensive medical imaging technologies
15
70280
2616
esami con tecnologie ad immagini che sono molto costose,
01:12
such as fluorescent imaging, CTs, MRIs, to be performed.
16
72920
4096
come imaging a fluorescenza, tomografia computerizzata,
risonanza magnetica.
01:17
Once those images are collected,
17
77040
2296
Dopo aver raccolto queste immagini,
01:19
another expert physician then diagnoses those images and talks to the patient.
18
79360
4520
uno specialista formula una diagnosi e ne parla con il paziente.
01:24
As you can see, this is a very resource-intensive process,
19
84520
3456
Come potete vedere, questo è un processo molto costoso,
01:28
requiring both expert physicians, expensive medical imaging technologies,
20
88000
4416
poiché richiede sia specialisti, sia tecnologie mediche costose
01:32
and is not considered practical for the developing world.
21
92440
3096
e non è considerato praticabile nei paesi in via di sviluppo.
01:35
And in fact, in many industrialized nations, as well.
22
95560
3360
In realtà, neanche in molte nazioni industrializzate.
01:39
So, can we solve this problem using artificial intelligence?
23
99760
2880
Possiamo risolvere questo problema con l'aiuto dell'intelligenza artificiale?
01:43
Today, if I were to use traditional artificial intelligence architectures
24
103840
4056
Al giorno d'oggi, se dovessimo usare le architetture tradizionali di IA
01:47
to solve this problem,
25
107920
1216
per risolvere questo problema,
01:49
I would require 10,000 --
26
109160
1456
ce ne vorrebbero 10.000.
01:50
I repeat, on an order of 10,000 of these very expensive medical images
27
110640
4016
Ripeto, 10.000 di queste costosissime immagini mediche
01:54
first to be generated.
28
114680
1376
dovrebbero essere prodotte.
01:56
After that, I would then go to an expert physician,
29
116080
2896
In seguito dovremmo consultare uno specialista
01:59
who would then analyze those images for me.
30
119000
2496
per analizzare le immagini.
02:01
And using those two pieces of information,
31
121520
2096
Usando questi due tipi di informazioni,
02:03
I can train a standard deep neural network or a deep learning network
32
123640
3656
posso modellare una rete neurale standard o processo di apprendimento in profondità
02:07
to provide patient's diagnosis.
33
127320
2136
per fornire la diagnosi al paziente.
02:09
Similar to the first approach,
34
129480
1736
Analogamente al primo approccio,
02:11
traditional artificial intelligence approaches
35
131240
2143
gli approcci tradizionali di IA
02:13
suffer from the same problem.
36
133407
1449
riferiscono lo stesso problema.
02:14
Large amounts of data, expert physicians and expert medical imaging technologies.
37
134880
4560
Grande quantità di dati, specialisti e tecnologie mediche ad immagini.
02:20
So, can we invent more scalable, effective
38
140320
4296
Possiamo progettare architetture di intelligenza artificiale
02:24
and more valuable artificial intelligence architectures
39
144640
3296
più scalabili, più efficienti e più utili
02:27
to solve these very important problems facing us today?
40
147960
3056
per risolvere le criticità che stiamo affrontando oggi?
02:31
And this is exactly what my group at MIT Media Lab does.
41
151040
3296
È esattamente quello che facciamo al MIT Media Lab.
02:34
We have invented a variety of unorthodox AI architectures
42
154360
3856
Abbiamo progettato numerose architetture IA non ortodosse
02:38
to solve some of the most important challenges facing us today
43
158240
3176
per risolvere i problemi attuali più preoccupanti
02:41
in medical imaging and clinical trials.
44
161440
2200
nelle tecnologia clinica ad immagini e nel processo clinico.
02:44
In the example I shared with you today, we had two goals.
45
164480
3056
Nell'esempio che vi ho portato oggi, avevamo due obiettivi.
02:47
Our first goal was to reduce the number of images
46
167560
2976
Il primo obiettivo era ridurre il numero di immagini
02:50
required to train artificial intelligence algorithms.
47
170560
3256
richieste nel processo di apprendimento dell'algoritmo IA.
02:53
Our second goal -- we were more ambitious,
48
173840
2096
Per il secondo obiettivo, eravamo più ambiziosi,
02:55
we wanted to reduce the use of expensive medical imaging technologies
49
175960
3736
volevamo ridurre l'utilizzo delle tecnologie mediche più costose
02:59
to screen patients.
50
179720
1216
per lo screening del paziente.
03:00
So how did we do it?
51
180960
1200
Come?
03:02
For our first goal,
52
182920
1216
Per il nostro primo obiettivo,
03:04
instead of starting with tens and thousands
53
184160
2056
invece di partire con decine di migliaia di costosissime immagini,
03:06
of these very expensive medical images, like traditional AI,
54
186240
3016
come con l'IA tradizionale,
03:09
we started with a single medical image.
55
189280
2056
abbiamo iniziato con una singola lastra.
03:11
From this image, my team and I figured out a very clever way
56
191360
3776
Da questa lastra, insieme al mio team ho elaborato un modo molto ingegnoso
03:15
to extract billions of information packets.
57
195160
2736
per estrapolare miliardi di blocchi di informazione.
03:17
These information packets included colors, pixels, geometry
58
197920
3696
Questi blocchi di informazione includevano colori, pixel, relazione
03:21
and rendering of the disease on the medical image.
59
201640
2536
e interpretazione della malattia sulla lastra.
03:24
In a sense, we converted one image into billions of training data points,
60
204200
4336
Pertanto, abbiamo convertito un'immagine in miliardi di punti di apprendimento,
03:28
massively reducing the amount of data needed for training.
61
208560
3536
riducendo enormemente l'ammontare dei dati necessari per l'apprendimento.
03:32
For our second goal,
62
212120
1216
Per il secondo obiettivo,
03:33
to reduce the use of expensive medical imaging technologies to screen patients,
63
213360
3856
ridurre l'uso di tecnologie costose per l'esame clinico dei pazienti,
03:37
we started with a standard, white light photograph,
64
217240
2856
abbiamo cominciato con una fotografia a luce bianca standard,
03:40
acquired either from a DSLR camera or a mobile phone, for the patient.
65
220120
4336
acquisita con una macchina digitale o la fotocamera del cellulare.
03:44
Then remember those billions of information packets?
66
224480
2456
Ricordate quei miliardi di blocchi di informazioni?
03:46
We overlaid those from the medical image onto this image,
67
226960
3536
Sono stati sovrapposti dalla lastra su questa immagine,
03:50
creating something that we call a composite image.
68
230520
2520
creando un'immagine composta.
03:53
Much to our surprise, we only required 50 --
69
233480
3296
Sorprendentemente, ne sono occorse solo 50,
03:56
I repeat, only 50 --
70
236800
1336
ripeto, solo 50
03:58
of these composite images to train our algorithms to high efficiencies.
71
238160
3840
di queste immagini composte per addestrare i nostri algoritmi ad alta efficienza.
04:02
To summarize our approach,
72
242680
1336
Per riassumere,
04:04
instead of using 10,000 very expensive medical images,
73
244040
3176
invece di usare 10.000 lastre molto costose,
04:07
we can now train the AI algorithms in an unorthodox way,
74
247240
3016
possiamo adesso addestrare algoritmi in modo non ortodosso,
04:10
using only 50 of these high-resolution, but standard photographs,
75
250280
4256
usando solo 50 di queste fotografie standard ma ad alta definizione,
04:14
acquired from DSLR cameras and mobile phones,
76
254560
2496
acquisite da macchine digitali o cellulari,
04:17
and provide diagnosis.
77
257080
1536
e formulare diagnosi.
04:18
More importantly,
78
258640
1216
Ancora più importante,
04:19
our algorithms can accept, in the future and even right now,
79
259880
3136
i nostri algoritmi possono accettare, nel futuro ma anche adesso,
04:23
some very simple, white light photographs from the patient,
80
263040
2816
semplici fotografie a luci bianche fatte dal paziente,
04:25
instead of expensive medical imaging technologies.
81
265880
2440
invece di costose tecnologie mediche ad immagine.
04:29
I believe that we are poised to enter an era
82
269120
3096
Penso che stiamo entrando in un'era
04:32
where artificial intelligence
83
272240
1936
dove l'intelligenza artificiale
04:34
is going to make an incredible impact on our future.
84
274200
2536
avrà un incredibile ruolo nel nostro futuro.
04:36
And I think that thinking about traditional AI,
85
276760
2456
Penso che ragionare sull'IA tradizionale,
04:39
which is data-rich but application-poor,
86
279240
2776
che ha molti dati ma poche applicazioni,
04:42
we should also continue thinking
87
282040
1536
implica anche elaborare
04:43
about unorthodox artificial intelligence architectures,
88
283600
3016
architetture IA non ortodosse,
04:46
which can accept small amounts of data
89
286640
1936
che possono lavorare con pochi dati
04:48
and solve some of the most important problems facing us today,
90
288600
2936
e risolvere alcuni dei più gravi problemi di oggi,
04:51
especially in health care.
91
291560
1256
soprattutto in medicina.
04:52
Thank you very much.
92
292840
1216
Vi ringrazio molto.
04:54
(Applause)
93
294080
3840
(Applausi)
A proposito di questo sito web

Questo sito vi presenterà i video di YouTube utili per l'apprendimento dell'inglese. Vedrete lezioni di inglese tenute da insegnanti di alto livello provenienti da tutto il mondo. Fate doppio clic sui sottotitoli in inglese visualizzati su ogni pagina video per riprodurre il video da lì. I sottotitoli scorrono in sincronia con la riproduzione del video. Se avete commenti o richieste, contattateci tramite questo modulo di contatto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7