Padariet ultraskaņu pieejamāku, izmantojot AI vadību

Patriks T. Spēks

Es labprāt redzētu nākotni, kurā ieskatīšanās ķermeņa iekšienē kļūst tikpat rutīna kā asinsspiediena mērīšana, saka Charles Cadieu '04, MEng '05. Būdams medicīnas tehnoloģiju jaunuzņēmuma Caption Health prezidents, viņš redz, ka šī nākotne ir sasniedzama — ar mākslīgā intelekta palīdzību.

Kadjē joprojām atceras spuldzes mirkli, veicot pēcdoktorantūras pētījumu MIT, kad viņš saprata, ka mākslīgā intelekta joma nekad vairs nebūs tāda pati. Viņš strādāja Džeimsa DiKarlo (tagad neiroloģijas profesors Pīters de Floress) laboratorijā pie neironu tīkliem — mākslīgā intelekta sistēmām, kas sastāv no dziļas mācīšanās algoritmiem, kas atdarina blīvos smadzeņu neironu tīklus. Līdz tam neironu tīkli nebija spējuši veikt pat vienkāršus vizuālus uzdevumus, ar kuriem smadzenes tiek galā viegli. Tomēr 2012. gadā, sēžot pie sava datora Makgoverna smadzeņu izpētes institūtā, Kadjē ieraudzīja kaut ko ievērojamu: pirmos pierādījumus tam, ka viens no viņa pētītajiem neironu tīkliem spēj atpazīt objektus tikpat labi, kā to spēj primātu smadzeņu neironi.

Nākamajā gadā Cadieu izmantoja savas zināšanas dziļās mācīšanās jomā, kas tika izstrādāta, studējot elektroinženieru un datorzinātnes MIT un neirozinātnes Kalifornijas universitātē Bērklijā, lai līdzdibinātu Caption Health. Cadieu saka, ka viņš un viņa līdzdibinātājs iemīlēja šo ideju par medicīniskās attēlveidošanas demokratizāciju, kas paplašina pacientu piekļuvi augstas kvalitātes diagnostikas tehnoloģijām. Konkrēti, viņi nolēma koncentrēties uz ultraskaņu, pieejamu, pārnēsājamu un efektīvu attēlveidošanas tehnoloģiju, kas balstās uz zondi un augstas frekvences skaņas viļņiem. Ultraskaņai bija nepieciešami ļoti pieredzējuši un prasmīgi cilvēki, lai to darbinātu, saka Cadieu. Ja mūsu programmatūra varētu līdzināties šiem cilvēkiem, mēs varētu sniegt šīs prasmes pilnīgi jaunam medicīnas pakalpojumu sniedzēju kopumam.

Ievadiet uzņēmuma vadošo produktu Caption Guidance — ultraskaņas kopilotu ar dziļas apmācības algoritmiem, kas apmācīti, izmantojot ekspertu uzņemtos ultraskaņas attēlus. Programmatūra palīdz lietotājiem pozicionēt un pārvietot ultraskaņas zondi, nepārtraukti apkopojot attēlus un novērtējot to kvalitāti. FDA apstiprināja parakstu vadlīnijas februārī pēc tam, kad pētījums parādīja, ka medmāsas bez ultraskaņas apmācības varētu to izmantot, lai iegūtu diagnostikas kvalitātes sirds attēlus. Cadieu sagaida, ka šo tehnoloģiju vispirms izmantos neatliekamās palīdzības mediķi, lai aplūkotu sirds darbību. Tomēr viņš cer, ka tas galu galā tiks izmantots visur, sākot no lielām slimnīcām līdz lauku ciematiem, lai pārbaudītu cilvēkus par dažādiem veselības stāvokļiem.

paslēpties