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

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TED


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Traduttore: Gabriella Patricola Revisore: Elisabetta Siagri
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Computer algorithms today are performing incredible tasks
0
13280
3856
Oggi, gli algoritmi informatici eseguono compiti incredibili
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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.
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And this intelligence of computers is often referred to as AI
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21920
3936
A questa intelligenza dei computer, ci si riferisce spesso come IA
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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.
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27760
4200
Si ipotizza che l'intelligenza artificiale avrà un ruolo incredibile in futuro.
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Today, however, we still face massive challenges
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32880
3936
Oggi, comunque, ci troviamo davanti a sfide estremamente impegnative
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in detecting and diagnosing several life-threatening illnesses,
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36840
3496
nel riconoscere e diagnosticare diverse malattie potenzialmente mortali,
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such as infectious diseases and cancer.
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40360
2360
come malattie infettive e cancro.
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Thousands of patients every year
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44000
2296
Migliaia di pazienti ogni anno,
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lose their lives due to liver and oral cancer.
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46320
2800
muoiono per un tumore al fegato o alla cavità orale.
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Our best way to help these patients
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49880
2696
Il modo migliore per aiutare questi pazienti
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is to perform early detection and diagnoses of these diseases.
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52600
4320
è la prevenzione e diagnosi precoce di queste malattie.
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So how do we detect these diseases today, and can artificial intelligence help?
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57880
4160
Come riconoscerle e qual è il ruolo dell'intelligenza artificiale?
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In patients who, unfortunately, are suspected of these diseases,
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63920
3656
Se, purtroppo, si sospetta in pazienti l'eventualità di queste malattie,
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an expert physician first orders
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67600
2656
un medico esperto dapprima prescrive
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very expensive medical imaging technologies
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70280
2616
esami con tecnologie ad immagini che sono molto costose,
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such as fluorescent imaging, CTs, MRIs, to be performed.
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72920
4096
come imaging a fluorescenza, tomografia computerizzata,
risonanza magnetica.
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Once those images are collected,
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77040
2296
Dopo aver raccolto queste immagini,
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another expert physician then diagnoses those images and talks to the patient.
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79360
4520
uno specialista formula una diagnosi e ne parla con il paziente.
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As you can see, this is a very resource-intensive process,
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84520
3456
Come potete vedere, questo è un processo molto costoso,
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requiring both expert physicians, expensive medical imaging technologies,
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88000
4416
poiché richiede sia specialisti, sia tecnologie mediche costose
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and is not considered practical for the developing world.
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92440
3096
e non è considerato praticabile nei paesi in via di sviluppo.
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And in fact, in many industrialized nations, as well.
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95560
3360
In realtà, neanche in molte nazioni industrializzate.
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So, can we solve this problem using artificial intelligence?
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99760
2880
Possiamo risolvere questo problema con l'aiuto dell'intelligenza artificiale?
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Today, if I were to use traditional artificial intelligence architectures
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103840
4056
Al giorno d'oggi, se dovessimo usare le architetture tradizionali di IA
01:47
to solve this problem,
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107920
1216
per risolvere questo problema,
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I would require 10,000 --
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109160
1456
ce ne vorrebbero 10.000.
01:50
I repeat, on an order of 10,000 of these very expensive medical images
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110640
4016
Ripeto, 10.000 di queste costosissime immagini mediche
01:54
first to be generated.
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114680
1376
dovrebbero essere prodotte.
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After that, I would then go to an expert physician,
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116080
2896
In seguito dovremmo consultare uno specialista
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who would then analyze those images for me.
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119000
2496
per analizzare le immagini.
02:01
And using those two pieces of information,
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121520
2096
Usando questi due tipi di informazioni,
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I can train a standard deep neural network or a deep learning network
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123640
3656
posso modellare una rete neurale standard o processo di apprendimento in profondità
02:07
to provide patient's diagnosis.
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127320
2136
per fornire la diagnosi al paziente.
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Similar to the first approach,
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129480
1736
Analogamente al primo approccio,
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traditional artificial intelligence approaches
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131240
2143
gli approcci tradizionali di IA
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suffer from the same problem.
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133407
1449
riferiscono lo stesso problema.
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Large amounts of data, expert physicians and expert medical imaging technologies.
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134880
4560
Grande quantità di dati, specialisti e tecnologie mediche ad immagini.
02:20
So, can we invent more scalable, effective
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140320
4296
Possiamo progettare architetture di intelligenza artificiale
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and more valuable artificial intelligence architectures
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144640
3296
più scalabili, più efficienti e più utili
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to solve these very important problems facing us today?
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147960
3056
per risolvere le criticità che stiamo affrontando oggi?
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And this is exactly what my group at MIT Media Lab does.
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151040
3296
È esattamente quello che facciamo al MIT Media Lab.
02:34
We have invented a variety of unorthodox AI architectures
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154360
3856
Abbiamo progettato numerose architetture IA non ortodosse
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to solve some of the most important challenges facing us today
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158240
3176
per risolvere i problemi attuali più preoccupanti
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in medical imaging and clinical trials.
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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.
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Our first goal was to reduce the number of images
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167560
2976
Il primo obiettivo era ridurre il numero di immagini
02:50
required to train artificial intelligence algorithms.
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170560
3256
richieste nel processo di apprendimento dell'algoritmo IA.
02:53
Our second goal -- we were more ambitious,
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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,
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182920
1216
Per il nostro primo obiettivo,
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instead of starting with tens and thousands
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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.
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From this image, my team and I figured out a very clever way
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191360
3776
Da questa lastra, insieme al mio team ho elaborato un modo molto ingegnoso
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to extract billions of information packets.
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195160
2736
per estrapolare miliardi di blocchi di informazione.
03:17
These information packets included colors, pixels, geometry
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197920
3696
Questi blocchi di informazione includevano colori, pixel, relazione
03:21
and rendering of the disease on the medical image.
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201640
2536
e interpretazione della malattia sulla lastra.
03:24
In a sense, we converted one image into billions of training data points,
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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,
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226960
3536
Sono stati sovrapposti dalla lastra su questa immagine,
03:50
creating something that we call a composite image.
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230520
2520
creando un'immagine composta.
03:53
Much to our surprise, we only required 50 --
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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,
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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,
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254560
2496
acquisite da macchine digitali o cellulari,
04:17
and provide diagnosis.
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257080
1536
e formulare diagnosi.
04:18
More importantly,
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258640
1216
Ancora più importante,
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our algorithms can accept, in the future and even right now,
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259880
3136
i nostri algoritmi possono accettare, nel futuro ma anche adesso,
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some very simple, white light photographs from the patient,
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263040
2816
semplici fotografie a luci bianche fatte dal paziente,
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instead of expensive medical imaging technologies.
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265880
2440
invece di costose tecnologie mediche ad immagine.
04:29
I believe that we are poised to enter an era
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269120
3096
Penso che stiamo entrando in un'era
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where artificial intelligence
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272240
1936
dove l'intelligenza artificiale
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is going to make an incredible impact on our future.
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274200
2536
avrà un incredibile ruolo nel nostro futuro.
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And I think that thinking about traditional AI,
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276760
2456
Penso che ragionare sull'IA tradizionale,
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which is data-rich but application-poor,
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279240
2776
che ha molti dati ma poche applicazioni,
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we should also continue thinking
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282040
1536
implica anche elaborare
04:43
about unorthodox artificial intelligence architectures,
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283600
3016
architetture IA non ortodosse,
04:46
which can accept small amounts of data
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286640
1936
che possono lavorare con pochi dati
04:48
and solve some of the most important problems facing us today,
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288600
2936
e risolvere alcuni dei più gravi problemi di oggi,
04:51
especially in health care.
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291560
1256
soprattutto in medicina.
04:52
Thank you very much.
92
292840
1216
Vi ringrazio molto.
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(Applause)
93
294080
3840
(Applausi)
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