AI miễn phí này đọc tia X cũng như các bác sĩ
Điều gì xảy ra khi phần mềm mã nguồn mở miễn phí có thể chẩn đoán cho chúng ta cũng như các bác sĩ?
AI miễn phí này đọc tia X cũng như các bác sĩ
[Ảnh chụp màn hình: mlmed.org ]
CỦA MARK WILSON4 PHÚT ĐỌC
Tôi chưa bao giờ đọc phim chụp X-quang ngực trước đây. Tôi không thể phát hiện ra bệnh viêm phổi, phù nề, nốt sần, bệnh xẹp phổi – cũng như không biết hầu hết các thuật ngữ này có nghĩa là gì nếu không xem chúng trên Google. Nhưng nếu tôi tải ảnh chụp X-quang phổi của chính mình lên trang web miễn phí này , nó có thể chẩn đoán 14 bệnh với độ chính xác 80% - nói cách khác, về cả một bác sĩ X quang thực thụ .
Không có đồng thanh toán. Không có đơn thuốc. Và việc tư vấn là hoàn toàn riêng tư.
Làm thế nào điều này có thể hoạt động? Tất cả là nhờ vào AI mã nguồn mở chạy bên trong trình duyệt web của bạn – hoặc điều gì sẽ xảy ra khi các công ty bảo hiểm và dược phẩm lớn ngừng đưa ra các quy tắc chăm sóc sức khỏe và thời đại tự chẩn đoán của WebMD tăng cao với máy học.
Các phụ tá X quang Chester AI đã được phát triển trong công việc dẫn dắt bởi Joseph Paul Cohen, một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Mila (Viện Quebec AI) và Đại học Montreal. Ông đã sử dụng bộ dữ liệu NIH về chụp X-quang ngực và các bệnh để đào tạo phần mềm phát hiện bệnh trong các lần quét này. Mặc dù không phải là bác sĩ lâm sàng, Cohen vẫn tập trung vào sự giao thoa giữa sức khỏe và học sâu. Trước đây, Cohen đã tạo ra một ứng dụng có tên BlindTool , ứng dụng này sử dụng công nghệ máy học để huấn luyện camera của điện thoại hoạt động như mắt cho những người bị khiếm thị.
Giao diện người dùng không chính xác đẹp, với các thanh trượt màu đỏ và xanh lá cây mô tả khả năng bạn mắc từng bệnh. Nhưng nó là rõ ràng. Nhìn lướt qua, bạn có thể biết mình có 7% hoặc 70% khả năng bị viêm phổi. Hơn nữa, với Chester AI, Cohen đã tạo ra thứ mà anh ấy tin là AI đầu tiên có thể chẩn đoán bệnh trong trình duyệt của ai đó, thông qua AI chạy cục bộ trên máy của bạn chứ không phải trên đám mây.
AI chạy cục bộ không phải là một ý tưởng mới. Ví dụ: Apple chạy AI trên iPhone để làm những việc như tạo danh sách ứng dụng mà bạn có thể muốn mở tiếp theo. Và điện thoại thông minh Pixel của Google có tất cả các loại siêu năng lực, như nhìn thấy trong bóng tối , dựa trên AI trên thiết bị.
Nhưng AI bản địa hóa là điều mới mẻ đối với lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Và trong trường hợp này, mô hình có hậu quả sâu sắc. Đối với một, nó đảm bảo sự riêng tư. Nền kinh tế giám sát đã tạo ra một thế giới mà chúng ta không biết ai đang lấy dữ liệu của chúng ta và họ có thể sử dụng nó để làm gì. Chester AI giống như một bác sĩ phần mềm sống trên điện thoại hoặc PC của bạn và chỉ trên điện thoại hoặc PC của bạn. Nó không bao giờ tải lên thông tin cá nhân nhạy cảm. Có những ứng dụng tự chẩn đoán để xác định liệu một nốt ruồi có thể là ung thư hay không, nhưng từ nghiên cứu của Cohen, tất cả những ứng dụng này dường như gửi dữ liệu trực tuyến. (Và nói chung, không có nhiều ứng dụng tự chẩn đoán ở những nơi như App Store, vì có những hạn chế pháp lý phức tạp xung quanh sự phân biệt giữa thiết bị tiêu dùng và thiết bị y tế .)
Một lợi ích rõ ràng của Chester AI là với tư cách là một AI cục bộ, nó rẻ để vận hành. Cohen nói: “Bởi vì nó chạy trong trình duyệt, chúng tôi không phải chạy máy chủ để xử lý từng hình ảnh. “Điều này cho phép chúng tôi cho phép mọi người sử dụng nó miễn phí.” Amazon và Google có một số trang trại máy chủ lớn nhất trên thế giới để chạy các AI đám mây phức tạp của họ. Chi phí duy nhất của Chester AI để hoạt động là gửi một đoạn mã nhỏ đến điện thoại hoặc máy tính của bạn. Việc nâng vật nặng được thực hiện với phần cứng bạn đã mua.
Tất nhiên bạn vẫn cần phải chụp X-quang tại văn phòng bác sĩ. Nhưng với loại dữ liệu này trong tay, liệu các lập trình viên có giao dịch các đoạn mã AI trên GitHub, chia sẻ các công cụ để phát hiện ung thư, các vấn đề về tim và hơn thế nữa, để chúng ta có thể tự chẩn đoán với độ chính xác cao hơn so với việc dò tìm WebMD? Cohen không chắc lắm - và anh ấy khẳng định đó không phải là mục đích của dự án.
[Ảnh chụp màn hình: mlmed.org ]
“Công cụ này là để chẩn đoán thứ hai. Cho đến nay, sự tương tác của chúng tôi với các bác sĩ cho thấy rất hữu ích nếu họ đang vội (như trong phòng cấp cứu) và muốn có ai đó chạy hình ảnh này để xác nhận những gì họ nghĩ hoặc để giúp họ không bỏ lỡ bất cứ điều gì, ”Cohen nói. “Đối với các bác sĩ X quang được đào tạo, điều này sẽ giúp họ hình thành sự hiểu biết nhất quán cho dù giáo viên của họ là ai”.
Cohen tưởng tượng AI của mình như một trợ lý cho các chuyên gia - đó chỉ là kiểu lập luận mà IBM đã đưa ra về các công cụ AI của Watson - nhưng Cohen thực sự không quan tâm đến việc đưa công nghệ của mình vào khu vực tư nhân. Anh ấy muốn nó vẫn là mã nguồn mở và miễn phí. Ở những nơi như Canada, nơi đặt trụ sở nghiên cứu của ông, Cohen tin rằng quỹ công sẽ dẫn đến việc tạo ra nhiều công cụ hơn như Chester, phần lớn là vì chúng sẽ tiết kiệm tiền cho ngành chăm sóc sức khỏe. Khi những công cụ miễn phí này được phổ biến, ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe sẽ phải thích ứng. Mọi nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe kiếm được nhiều tiền sẽ cần chứng minh giá trị của mình dựa trên tiêu chuẩn của các công cụ miễn phí, được kiểm toán công khai.
Và tất nhiên, lợi ích không thể nói trước là, ngay cả khi AI không thay thế hoàn toàn các bác sĩ hoặc chi phí khám bệnh, việc có các công cụ miễn phí có thể được sử dụng ở mọi nơi trên thế giới sẽ cải thiện chẩn đoán và điều trị. Cohen nói: “Chúng tôi nghĩ rằng điều này có thể đảm bảo mức độ chăm sóc tối thiểu trong toàn bộ công việc. “Không bác sĩ X quang nào (hoặc thậm chí bác sĩ đa khoa) có thể tồi tệ hơn công cụ này.”
AI miễn phí này đọc tia X cũng như các bác sĩ
[Ảnh chụp màn hình: mlmed.org ]
CỦA MARK WILSON4 PHÚT ĐỌC
Tôi chưa bao giờ đọc phim chụp X-quang ngực trước đây. Tôi không thể phát hiện ra bệnh viêm phổi, phù nề, nốt sần, bệnh xẹp phổi – cũng như không biết hầu hết các thuật ngữ này có nghĩa là gì nếu không xem chúng trên Google. Nhưng nếu tôi tải ảnh chụp X-quang phổi của chính mình lên trang web miễn phí này , nó có thể chẩn đoán 14 bệnh với độ chính xác 80% - nói cách khác, về cả một bác sĩ X quang thực thụ .
Không có đồng thanh toán. Không có đơn thuốc. Và việc tư vấn là hoàn toàn riêng tư.
Làm thế nào điều này có thể hoạt động? Tất cả là nhờ vào AI mã nguồn mở chạy bên trong trình duyệt web của bạn – hoặc điều gì sẽ xảy ra khi các công ty bảo hiểm và dược phẩm lớn ngừng đưa ra các quy tắc chăm sóc sức khỏe và thời đại tự chẩn đoán của WebMD tăng cao với máy học.
Các phụ tá X quang Chester AI đã được phát triển trong công việc dẫn dắt bởi Joseph Paul Cohen, một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Mila (Viện Quebec AI) và Đại học Montreal. Ông đã sử dụng bộ dữ liệu NIH về chụp X-quang ngực và các bệnh để đào tạo phần mềm phát hiện bệnh trong các lần quét này. Mặc dù không phải là bác sĩ lâm sàng, Cohen vẫn tập trung vào sự giao thoa giữa sức khỏe và học sâu. Trước đây, Cohen đã tạo ra một ứng dụng có tên BlindTool , ứng dụng này sử dụng công nghệ máy học để huấn luyện camera của điện thoại hoạt động như mắt cho những người bị khiếm thị.
Giao diện người dùng không chính xác đẹp, với các thanh trượt màu đỏ và xanh lá cây mô tả khả năng bạn mắc từng bệnh. Nhưng nó là rõ ràng. Nhìn lướt qua, bạn có thể biết mình có 7% hoặc 70% khả năng bị viêm phổi. Hơn nữa, với Chester AI, Cohen đã tạo ra thứ mà anh ấy tin là AI đầu tiên có thể chẩn đoán bệnh trong trình duyệt của ai đó, thông qua AI chạy cục bộ trên máy của bạn chứ không phải trên đám mây.
AI chạy cục bộ không phải là một ý tưởng mới. Ví dụ: Apple chạy AI trên iPhone để làm những việc như tạo danh sách ứng dụng mà bạn có thể muốn mở tiếp theo. Và điện thoại thông minh Pixel của Google có tất cả các loại siêu năng lực, như nhìn thấy trong bóng tối , dựa trên AI trên thiết bị.
Nhưng AI bản địa hóa là điều mới mẻ đối với lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Và trong trường hợp này, mô hình có hậu quả sâu sắc. Đối với một, nó đảm bảo sự riêng tư. Nền kinh tế giám sát đã tạo ra một thế giới mà chúng ta không biết ai đang lấy dữ liệu của chúng ta và họ có thể sử dụng nó để làm gì. Chester AI giống như một bác sĩ phần mềm sống trên điện thoại hoặc PC của bạn và chỉ trên điện thoại hoặc PC của bạn. Nó không bao giờ tải lên thông tin cá nhân nhạy cảm. Có những ứng dụng tự chẩn đoán để xác định liệu một nốt ruồi có thể là ung thư hay không, nhưng từ nghiên cứu của Cohen, tất cả những ứng dụng này dường như gửi dữ liệu trực tuyến. (Và nói chung, không có nhiều ứng dụng tự chẩn đoán ở những nơi như App Store, vì có những hạn chế pháp lý phức tạp xung quanh sự phân biệt giữa thiết bị tiêu dùng và thiết bị y tế .)
Một lợi ích rõ ràng của Chester AI là với tư cách là một AI cục bộ, nó rẻ để vận hành. Cohen nói: “Bởi vì nó chạy trong trình duyệt, chúng tôi không phải chạy máy chủ để xử lý từng hình ảnh. “Điều này cho phép chúng tôi cho phép mọi người sử dụng nó miễn phí.” Amazon và Google có một số trang trại máy chủ lớn nhất trên thế giới để chạy các AI đám mây phức tạp của họ. Chi phí duy nhất của Chester AI để hoạt động là gửi một đoạn mã nhỏ đến điện thoại hoặc máy tính của bạn. Việc nâng vật nặng được thực hiện với phần cứng bạn đã mua.
Tất nhiên bạn vẫn cần phải chụp X-quang tại văn phòng bác sĩ. Nhưng với loại dữ liệu này trong tay, liệu các lập trình viên có giao dịch các đoạn mã AI trên GitHub, chia sẻ các công cụ để phát hiện ung thư, các vấn đề về tim và hơn thế nữa, để chúng ta có thể tự chẩn đoán với độ chính xác cao hơn so với việc dò tìm WebMD? Cohen không chắc lắm - và anh ấy khẳng định đó không phải là mục đích của dự án.
[Ảnh chụp màn hình: mlmed.org ]
“Công cụ này là để chẩn đoán thứ hai. Cho đến nay, sự tương tác của chúng tôi với các bác sĩ cho thấy rất hữu ích nếu họ đang vội (như trong phòng cấp cứu) và muốn có ai đó chạy hình ảnh này để xác nhận những gì họ nghĩ hoặc để giúp họ không bỏ lỡ bất cứ điều gì, ”Cohen nói. “Đối với các bác sĩ X quang được đào tạo, điều này sẽ giúp họ hình thành sự hiểu biết nhất quán cho dù giáo viên của họ là ai”.
Cohen tưởng tượng AI của mình như một trợ lý cho các chuyên gia - đó chỉ là kiểu lập luận mà IBM đã đưa ra về các công cụ AI của Watson - nhưng Cohen thực sự không quan tâm đến việc đưa công nghệ của mình vào khu vực tư nhân. Anh ấy muốn nó vẫn là mã nguồn mở và miễn phí. Ở những nơi như Canada, nơi đặt trụ sở nghiên cứu của ông, Cohen tin rằng quỹ công sẽ dẫn đến việc tạo ra nhiều công cụ hơn như Chester, phần lớn là vì chúng sẽ tiết kiệm tiền cho ngành chăm sóc sức khỏe. Khi những công cụ miễn phí này được phổ biến, ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe sẽ phải thích ứng. Mọi nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe kiếm được nhiều tiền sẽ cần chứng minh giá trị của mình dựa trên tiêu chuẩn của các công cụ miễn phí, được kiểm toán công khai.
Và tất nhiên, lợi ích không thể nói trước là, ngay cả khi AI không thay thế hoàn toàn các bác sĩ hoặc chi phí khám bệnh, việc có các công cụ miễn phí có thể được sử dụng ở mọi nơi trên thế giới sẽ cải thiện chẩn đoán và điều trị. Cohen nói: “Chúng tôi nghĩ rằng điều này có thể đảm bảo mức độ chăm sóc tối thiểu trong toàn bộ công việc. “Không bác sĩ X quang nào (hoặc thậm chí bác sĩ đa khoa) có thể tồi tệ hơn công cụ này.”
Nhận xét
Đăng nhận xét