Noll
Identifiera bilder katt är en no-brainer för AI, men att tillämpa maskininlärning till hälso-och sjukvård är en känslig fråga om att göra val om vad som kommer att hjälpa en person kontra vad som är enbart intressant forskning.
Detta faktum uttrycks i den strategi för artificiell intelligens som vidtagits av en Waltham, Massachusetts-baserade företag som heter NeuroMetrix, som säljer en ny anordning för att lindra kronisk smärta.
VD Shai Gozani, M. D., Fd, är entusiastisk över AI, men inte religiös, i själva verket, han har en känsla för humor om den senaste tidens uppsving i popularitet av neurala nätverk.
“Jag gjorde computer science i mitten av 80-talet i Berkeley, och AI var stor,” Gozani påminde under en intervju i förra veckan med ZDNet. “Och sedan gick jag till medical school, och två eller tre år sedan, AI plötsligt var stor igen, och jag sa till mig själv, Hej, det här är samma sak som jag hört talas om på den kursen jag gick tillbaka sedan, mellan de som Bruce Springsteen konserter!”
Också: AI start Människor.ai får $30 miljoner från Andreessen Horowitz att frigöra arbetsplatsen slit
På fullaste allvar, NeuroMetrix, som säljer en enhet som kallas “Dämpa,” är att hitta värdet i machine learning tillämpas på stora datamängder i enskildas smärta. Nästa steg kan vara att tillämpa djupt lärande former av beräkningar, såsom inlärning, för att ytterligare stärka produktens funktioner. (Dämpa webbplats har en massa andra forskningsrapporter från företaget som kan laddas ner.)
NeuroMetrix börsnoterades på Nasdaq i januari förra året. Även om aktiemarknaden har förlorat ungefär en fjärdedel av sitt värde sedan BÖRSINTRODUKTIONEN, aktier har nästan fördubblats sedan de i December som lägst.
Det Dämpa produkt, som säljer för $299 för bara släppt andra versionen, och $249 för en äldre, något klumpigare modell, är en mudd, tillverkad av en kombination av spandex, nylon, polyuretan, som man bär runt en kalv. (Det är ingen neopren eller latex i manschetten, företaget betonar.) Manschetten är säkrade via kardborrband på ändarna, och via några gel kuddar på insidan som är något lim. Inuti manschetten är elektroder som släpper ut små elektriska strömmar för att huden, på order av hundra milli-ampere, för bråkdelen av en sekund vid en tidpunkt. De pulser som administreras antingen automatiskt eller genom manuellt val från en medföljande app.
NeuroMetrix VD Shai Gozani, till vänster, och chief commercial officer Frank McGillin, på företagets monter på Consumer Electronics Show i Las Vegas, tidigare denna månad.
Tiernan Ray för ZDNet
Målet är att behandla kronisk smärta genom att skicka ljus strömmar genom huden. Smärta i detta fall kan innehålla saker som nedre ryggsmärta. Principen av elektriska pulser är vad som kallas “Transkutan elektrisk nervstimulering” eller TIOR. Det Dämpa produkten använder en viss variant, som kallas “fast plats högfrekvent TENS,” eller “hfTENS,” där stimulering används i ett område, i det här fallet kalven, oavsett var smärtan är. Pulserna resa upp nerver, till det centrala nervsystemet i hjärnan för att påverka oavsett plats på kroppen har smärta.
Också: Analytics start EDO retar konsumenternas beteende från TV-annonser med maskininlärning
För tre år produkten har funnits på marknaden, har det varit alla om att ta reda på hur produkten hjälper och hur folk använder det, säger Gozani, eftersom data, ännu mer än de algoritmer, är viktiga.
“Det här stället att börja är data”, säger han. “Om det inte är relevant, det är en övning i meningslöshet.”
Sjuttio tusen personer har bidragit med data poäng som har samlats ihop i NeuroMetrix cloud computing anläggning, Gozani säger, under loppet av månader och i vissa fall år. Det är den “rikaste kronisk smärta uppgifter som i världen”, säger han.
“Vad är det som verkligen är viktigt för maskininlärning är hur många olika personer har du, hur många kroniska smärtpatienter, eftersom var och en är unik, säger han.
Data samlas in på två ställen, från själva enheten och från companion-app. Enheten kan registrera saker som en person är arg, deras stil av promenader, vilket kan vara särskilt viktigt, Gozani säger, eftersom avvikelser i gång kan vara förstadier till sådana saker som ett fall, särskilt hos äldre individer.
Appen låter en person gå in demografiska data som ålder och höjd, och spela var och när de känner smärta, och relaterade fenomen såsom humör.
Också: AI start InsideSales ber om en maskin som kan läras ut för att sälja
Sammanställningen av data över tiden är att montera baslinjer som kan avgöra för en person hur mycket och hur ofta för att avger pulser. Detta synsätt inte kräva komplicerade neurala nätverk, Gozani säger. Enkel linjär regression kan och har åstadkommit en hel del, säger han, eftersom de relationer som modelleras i data inte är så komplicerade att de kräver djupa lärande.
Användningen av AI har utvecklats över tiden. När Dämpa först kom ut, den var utformad för att använda något som en “bästa gissning” för hur mycket stimulering för att ansöka, Gozani säger.
“Sjuttio tusen patienter som senare kan vi säga att du har den här profilen, som matchar dessa likheter: Du är en sådan och en sådan höjd, att säga, du är en man, du har ont i benen men inte i axeln, etc.” Som en följd av mönster utläsas om en sådan population, enheten har kunnat utveckla mer exakta rekommenderade doser.
Om en person till växande baseline av smärta och omsorg är “den enskilt viktigaste sak,” Gozani säger. “Om du får det rätt, kan du ge människor en hel del mer nytta direkt ur lådan.”
Värdet av att studera patientens uppgifter betonas genom en peer-reviewed paper som publicerades denna månad som beskriver en randomiserad kontrollerad undersökning som utförs av NeuroMetrix i samarbete med Harvard Medical School, den första någonsin RCT hfTENS.
Det Dämpa manschetten på displayen med sin följeslagare smartphone app och remsor av elektroder för att få det att fungera, på bolagets CES montern.
Tiernan Ray för ZDNet
Användning av maskinen lärande för att Dämpa kommer att fortsätta att utvecklas, säger Gozani. Bolaget är aktivt forskar olika djup lära sig metoder för att se hur de kan förbättra Dämpa är maskinvarufunktioner. Till exempel, vädret kan vara en viktig faktor i smärta, som förstås tusentals år sedan Hippokrates, Gozani anteckningar.
“[Plats] tryck, till exempel, kan bli en faktor i vissa människors smärta,” konstaterar han. Företaget redan samlar in väderdata i sina moln verksamhet, och har använt några “supervised learning” för att se hur patienter kluster av väder mönster i deras geografiska område. Nästa steg skulle kunna vara att använda djupa lära sig att utföra automatisk analys om hur vädret ska påverka förvaltningen av pulser på individuell basis.
“Om vi övervaka vädret för dig, vi kanske vet att vi borde öka en dos för dig idag eftersom vädret kommer att vara dålig, säger han, “och som kommer att bidra till er som har en högre nivå av smärta.” Denna typ av automatisk algoritm är en högre dimensionell problem än de baslinjer som linjär regression används, och så kan det kanske vara en naturlig mötesplats där djupare nätverk är användbara, han muserna.
Också: IBM, Apple och Facebook utgör nya tilt mot företag för ärevördiga AI-konferens
Den tanken leder naturligt till risken för “reinforcement learning”, en gren av maskinen lärande där datorn beslutar om vilka av de olika åtgärder att vidta med tanke på den skiftande karaktären av ett tillstånd och en baserad på en belöning funktion som är kopplad till framgångsrika resultat. Gozani säger att företaget är “mycket intresserad” i reinforcement learning.
Måste läsa
‘AI är mycket, mycket dumt”, säger Googles AI ledare CNETBaidu skapar Kunlun kisel för AIEnhetlig Google AI division en tydlig signal om att AI: s framtida TechRepublic
“Användaren har att fatta beslut, om administrerande pulser, konstaterar han, “och en fråga är: Kan något som reinforcement learning hjälpa dem att fatta dessa beslut på ett bättre sätt?”
Inlärning kan vara inbyggda i enheten, säger han, så att genom att observera det faktum att användaren bara tagit ett beslut och det beslut som gjort saker och ting bättre, något man lär sig om val. “Vi samla in den data som redan finns på patienter, men vi är ännu inte lära dig, användaren, i realtid”, säger han, “som skulle bli nästa steg.”
Med inlärning, eller djupt lärande, eller något sådant synsätt, “AI är ett verktyg,” Gozani säger. “Vi försöker att få kunder till ett bra resultat, det är poängen. Och om vi kan få dem snabbare med vissa verktyg, då det är av intresse för oss.”
Tidigare och relaterade täckning:
Vad är AI? Allt du behöver veta
En verkställande guide till artificiell intelligens, från maskininlärning och allmänna AI att neurala nätverk.
Vad är djupt lärande? Allt du behöver veta
Lowdown på djupt lärande: från hur det förhåller sig till de bredare fält av maskinen lärande genom hur man kommer igång med det.
Vad är lärande? Allt du behöver veta
Denna guide förklarar vad lärande är, hur den är relaterad till artificiell intelligens, hur det fungerar och varför det är viktigt.
Vad är cloud computing? Allt du behöver veta om
En introduktion till cloud computing rätt från grunderna upp till IaaS och PaaS, hybrid, offentliga och privata moln.
Relaterade Ämnen:
Big Data Analytics
Digital Omvandling
CXO
Sakernas Internet
Innovation
Affärssystem
0