Video: Bessere Medizin dank Machine Learning und künstlicher Intelligenz (KI) l Dr. Marco Schmidt (November 2024)
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind bei jeder Technologiekonferenz, zu der ich gehe, aktuelle Themen, und die jüngste DLD NYC-Konferenz war keine Ausnahme.
Ramin Assadollahi von der ExB Group, einem deutschen Unternehmen, das sich mit kognitivem Computing im Gesundheitswesen beschäftigt, befasste sich mit einer Vielzahl von Möglichkeiten, mit denen uns neue Computertechniken dabei helfen können, "wie man mit Software heilt". Er sprach viele der heute verbreiteten Begriffe an und stellte fest, dass KI kein kognitives Computing sein muss, dass kognitives Computing kein maschinelles Lernen sein muss und dass Big Data ein völlig eigenständiges Thema ist.
Assadollahi konzentrierte sich darauf, wie KI den medizinischen Bereich verbessern könnte. Er stellte fest, dass ein Pathologe, der sich Gewebedaten ansieht, in der Regel 200.000 Proben in seinem Arbeitsleben sieht, aber mit fundiertem Lernen und modernen Grafikkarten kann ein Computersystem so viele in zwei Wochen verarbeiten. Er sagte, dass mit 100 Proben ein System so gut sein kann wie ein Mensch. In ähnlicher Weise könne ein Computersystem 28.000 technische Artikel pro Tag aufnehmen, während ein Mensch in seinem gesamten Arbeitsleben möglicherweise nur 4.000 solcher Artikel lese.
Er sagte, dass eine KI, die einzelne Zellen auf molekularer Ebene verstehen könne, dazu beitragen könne, bessere Medikamente zu entwickeln, und eine Software, die herausfinden könne, welche Medikamente zu anderen passen, könnte lebensrettend sein, da nachteilige Arzneimittelinteraktionen 100.000 Menschen pro Jahr töten. Sein Unternehmen richtet sich an das gesamte Gesundheitskontinuum - Ärzte, Forscher, Apotheker und Patienten - und konzentriert sich auf das "Aufbrechen der Silos". Insgesamt sagte er, dass die KI keine Arbeitsplätze töten werde, da die Zahl der Personen, die in die Pflege involviert sind, zunehme. Es wird den Arzt nicht ersetzen, sagte er, sondern wird es dem Arzt ermöglichen, mehr Zeit mit Patienten zu verbringen.
David Kenny, der jetzt die Watson-Gruppe für IBM leitet, sprach über Big Data und das Potenzial für vertiefendes Lernen in einer Vielzahl von Anwendungen. Kenny war CEO von The Weather Company, bevor IBM dieses Unternehmen übernahm. Es ist der weltweit größte Anbieter von Wetterdaten. Er sagte, TWC habe eine App entwickelt, die die Atmosphäre auf die Art und Weise abbildet, wie Google versucht hat, die Erde abzubilden, indem eine Kombination aus IoT-Technologie (Internet of Things), Wetterinformationen und Cloud-Computing verwendet wurde, um Wetterinformationen an 2, 2 Milliarden Orten zu sammeln.
Bei Watson, sagte er, interessiere er sich für drei große Bereiche für Algorithmen und Software: menschliche Interaktion wie Sehen, Sehen und Sprechen; Deep Learning und maschinelles Lernen zur Unterstützung solcher Interaktionen; und Argumentation. Er sagte, dass an Watson Tausende von IBM-Mitarbeitern von den Forschungslabors bis zum Vertrieb und Service beteiligt sind.
In mancher Hinsicht, so Kenny, unterscheidet sich Watson von anderen disruptiven Unternehmen, da es viel Wissen erfordert und etablierte Unternehmen, die über Wissen verfügen, schneller wachsen können als Startups. Er sagte, Übersetzung und menschliche Interaktion würden sich verbessern, hätten aber noch einiges zu tun, und viele Leute, für die Watson verwendet wird, kreieren unterhaltsame "Bots".
Er sagte, das Verstehen von Gesprächen sei schwierig, da die Menschen bei der Kommunikation unterschiedliche Töne, Akzente und Nuancen verwenden. "Jeden Monat wird es besser", sagte er. Die Software, die zum Verstehen von Sprache verwendet wurde, weist jetzt eine Fehlerquote von 6, 9 Prozent auf, nach 10 Prozent vor drei Monaten. Im Vergleich dazu liege die menschliche Fehlerquote bei 4 Prozent. Er sagte, er sei optimistisch, dass die Software innerhalb eines Jahres die menschliche Fehlerrate erreichen könne.
Kenny behauptet, IBM habe einen anderen Ansatz als die Konkurrenz. Andere Unternehmen arbeiten häufig mit zentraler KI, aber IBM arbeitet mit einer Reihe von Kunden zusammen, die ihre eigenen privaten Versionen von Watson mithilfe ihres eigenen geistigen Eigentums oder "Wissensgraphen" erstellen möchten. Er merkte an, dass 80 Prozent der weltweiten Daten nicht ins Internet gehen - zum Beispiel Röntgenbilder, Krankenakten und Bankkonten.
