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L’identificazione di gatto foto è un gioco da ragazzi per l’AI, ma l’applicazione di machine learning per l’assistenza sanitaria è una delicata questione di scelte su ciò che sarà di aiuto di una persona rispetto a quello che è semplicemente una ricerca interessante.
Che senso si è espresso l’approccio all’intelligenza artificiale, preso da un Waltham, Mass-società NeuroMetrix, che vende un romanzo gadget per alleviare il dolore cronico.
Il CEO di Shai Gozani, M. D., PhD, è entusiasta di AI, ma non religiosa; egli, infatti, ha un senso dell’umorismo circa il recente ritorno di popolarità delle reti neurali.
“Stavo facendo l’informatica nella metà degli anni’ 80, a Berkeley, e l’IA è stata grande,” Gozani ha ricordato durante un’intervista la settimana scorsa con ZDNet. “E poi sono andato a scuola di medicina, e di due o tre anni fa, AI improvvisamente è stato ancora una volta grande, e mi sono detto, Hey, questa è la stessa cosa che ho sentito parlare in quel corso sono andato a allora, tra quelli di Bruce Springsteen concerti!”
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In tutta serietà, NeuroMetrix, che vende un dispositivo chiamato “Sedare,” è trovare il valore di machine learning applicato a grandi insiemi di dati di persone fisiche di dolore. La prossima mossa potrebbe essere quella di applicare profonda forme di apprendimento del calcolo, come il rafforzamento dell’apprendimento, per migliorare ulteriormente le caratteristiche del prodotto. (La Sedare sito Web ha un sacco di altri articoli di ricerca da parte della società che può essere scaricato.)
NeuroMetrix quotata al Nasdaq nel gennaio dello scorso anno. Anche se il suo titolo ha perso circa un quarto del suo valore, dal momento che l’IPO, le azioni sono quasi raddoppiati nel dicembre bassi.
La Sedare prodotto, che vende per $299 per l’appena rilasciato la seconda versione, e $249 per un vecchio, un po ‘ più ingombrante modello, è un bracciale, realizzato con una combinazione di spandex, nylon, poliuretano, che si indossa intorno al polpaccio. (Non c’è in neoprene o in lattice del polsino, la società sottolinea.) Il bracciale è protetto tramite velcro alle estremità, e via di alcuni cuscinetti in gel, al cui interno sono leggermente adesivo. All’interno del bracciale sono gli elettrodi che emettono piccole correnti elettriche per la pelle, nell’ordine di un centinaio di milli-ampere, per una frazione di secondo alla volta. Gli impulsi sono gestiti automaticamente o tramite la selezione manuale da un accompagnamento app per smartphone.
NeuroMetrix CEO Shai Gozani, a sinistra, e chief commercial officer di Frank McGillin, presso lo stand dell’azienda al Consumer Electronics Show di Las Vegas, all’inizio di questo mese.
Tiernan Ray per ZDNet
L’obiettivo è quello di trattare il dolore cronico mediante l’invio di deboli correnti elettriche attraverso la pelle. Il dolore in questo caso possono includere cose come la riduzione di dolore alla schiena. Il principio di impulsi elettrici è ciò che si chiama “stimolazione nervosa elettrica Transcutanea,” o DECINE. La Sedare prodotto utilizza una variante particolare, chiamato “fissa ad alta frequenza DECINE” o “hfTENS”, in cui la stimolazione viene applicato in una zona, in questo caso il vitello, indipendentemente da dove il dolore. Gli impulsi di viaggio fino nervi del sistema nervoso centrale nel cervello per influenzare qualsiasi sito sul corpo ha dolore.
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Per tre anni il prodotto è sul mercato, su come scoprire il prodotto aiuta e come persone che la utilizzano, dice Gozani, perché i dati, anche più di algoritmi, è la chiave.
“Il punto di partenza è che i dati”, dice. “Se non è pertinente, è un esercizio di futilità.”
Settantamila persone hanno contribuito punti di dati che sono stati aggregati in NeuroMetrix cloud computing facility, Gozani dice, nel corso di mesi e, in alcuni casi, anni di utilizzo. È il “più ricco di dolore cronico set di dati nel mondo,” dice.
“La cosa davvero più importante per l’apprendimento automatico è quante persone avete, come molti pazienti con dolore cronico, perché ognuno è unico”, dice.
I dati sono raccolti in due luoghi, dal dispositivo stesso e dal companion app. Il dispositivo è in grado di registrare le cose come una persona, andatura, il loro stile di camminare, che può essere particolarmente importante, Gozani dice, perché anomalie dell’andatura può essere precursori di cose come una caduta, soprattutto in individui più anziani.
L’app permette a una persona di immettere i dati demografici, quali l’età e l’altezza, e il record di dove e quando si sente dolore, e fenomeni come stato d’animo.
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Allo scopo di compilare i dati nel corso del tempo è quello di riunire le linee di base che può decidere per una persona quanto e quanto spesso emettono impulsi. Questo approccio non richiede complicate reti neurali, Gozani dice. La regressione lineare semplice possibile e ha ottenuto un sacco, dice, perché le relazioni sono modellati nei dati non sono così complicate, che richiedono un profondo apprendimento.
L’uso di AI si è evoluto nel corso del tempo. Quando Quell’uscita per la prima volta, è stato progettato per utilizzare qualcosa come un “migliore” di quanto la stimolazione di applicare, Gozani dice.
“Settanta mila pazienti dopo, possiamo dire di aver questo profilo, che corrisponde a questi punti in comune: sono tali e quali altezza, diciamo, sono un maschio, si dispone di un dolore alle gambe, ma non in spalla, etc.” Come risultato di modelli dedurre tale popolazione, il dispositivo è stato in grado di sviluppare più accurati dosaggi raccomandati.
Relative a un individuo di crescente linea di base del dolore e la cura è “la cosa più importante,” Gozani dice. “Se si ottiene questo diritto, si può dare alla gente un sacco di vantaggi più a destra, fuori dalla scatola.”
L’importanza di studiare i dati del paziente è sottolineato da un peer-reviewed pubblicato un libro di questo mese, che descrive un controllo randomized trial condotto da NeuroMetrix in collaborazione con la Harvard Medical School, il primo RCT di hfTENS.
La Sedare bracciale in mostra con il suo compagno di app per smartphone e la striscia di elettrodi che la rendono di lavoro, presso l’azienda CES stand.
Tiernan Ray per ZDNet
L’uso di machine learning per Sedare continuerà a evolversi, dice Gozani. L’azienda è attivamente ricercando vari profonda metodi di apprendimento per vedere come si può migliorare Sedare la capacità. Per esempio, il tempo può essere un fattore importante nel dolore, come capita a migliaia di anni fa da Ippocrate, Gozani note.
“[Barometrica] di pressione, per esempio, può diventare un fattore di alcune persone il dolore”, egli osserva. Già l’azienda raccoglie i dati meteo in cloud, le operazioni, e ha utilizzato alcuni “apprendimento supervisionato” per vedere come i pazienti cluster modelli meteo nella loro area geografica. Il prossimo passo potrebbe essere quello di utilizzare un profondo apprendimento per effettuare l’analisi predittiva su come meteo dovrebbero influenzare la somministrazione di impulsi su base individuale.
“Se si osservano le previsioni del tempo per voi, potremmo non essere in grado di sapere, si deve aumentare la dose per voi oggi, perché il tempo sta per essere un male,” dice, “e che contribuiscono ad avere un più alto livello di dolore.” Che tipo di algoritmo di previsione è un alto-dimensionali problema di linee di base per i quali la regressione lineare è utilizzato, e quindi potrebbe essere un luogo naturale dove più profondo reti sono utili, riflette.
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Questo pensiero porta naturalmente a un potenziale di “apprendimento di rinforzo”, un ramo della macchina di apprendimento in cui il computer decide quale delle varie azioni di spostare la natura di uno stato di cose e basato su una funzione di ricompensa che è collegato a risultati di successo. Gozani dice che l’azienda è “molto interessato” in apprendimento di rinforzo.
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“L’utente deve prendere delle decisioni, di” somministrazione di impulsi, egli osserva, “e la domanda è: è Possibile che una cosa come il rafforzamento dell’apprendimento aiutarli a prendere decisioni in un modo migliore?”
Il rafforzamento dell’apprendimento potrebbe essere incorporato nel dispositivo, egli dice, in modo che osservando il fatto che l’utente ha solo preso una decisione e la decisione ha fatto le cose meglio, qualcosa è stato appreso circa le scelte. “Stiamo raccogliendo i dati già sui pazienti, ma non siamo ancora apprendimento voi, l’utente, in tempo reale,” dice, “che sarebbe il passo successivo.”
Con reinforcement learning, o apprendimento profondo, o qualsiasi approccio “AI è uno strumento,” Gozani dice. “Stiamo cercando di convincere i clienti a un buon esito, questo è il punto. E se siamo in grado di ottenere più velocemente con qualche strumento, che e ‘ di interesse per noi.”
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