怎么了,医生?人工智能初创企业给予病人力量

by Lauren Finkle

当应用于医疗保健领域时,人工智能有望助力实现更好的医疗预测和更快的医疗改进。要做到这一点,它需要可以用来训练的数据。但医疗数据是敏感的、隐私的,这就形成了一个死胡同。

或者未必如此。Walter De Brouwer,硅谷初创企业 doc.ai 的首席执行官,与 AI 播客主持人 Noah Kravitz 讨论了他的医学研究平台如何将深度学习应用于医疗保健领域。

许多消费者担心将数据放到云端的后果,因为在那里,数据有被非法复制的风险。像医院这样拥有大量医疗数据的大型机构不愿分享这些数据,因为这可能会泄露其他敏感的商业信息。

Doc.ai 首先从设备和用户输入中收集它需要的所有信息。它囊括了 Apple Health 数据、血液测试、尿液分析以及客户上传的任何其他医疗信息。

该平台拥有 8 个预测模型,它们存在于客户设备的本地。每个模块都有一个特定的关注点,从一般的医疗记录,到尿液采样,再到表型组学。

这些模型将数据转换成张量 — De Brouwer称之为“一大堆数字”。然后将它们上传到云端,没有被非法复制的风险,因为如果没有生产它们的模型,它们就像“木星上的 GPS 坐标 — 你不能用它做任何事情”。

Doc.ai 可以从那里利用这些张量来改进其深度学习算法和改进医学预测。

Doc.ai 还提供了一个进行医学试验的平台。客户和医生可以创建自己的试验,或者参与 De Brouwer 已经组织起来的三个试验。第一个是与哈佛医学院的顾问合作组织的,主要研究过敏的诱因。另一个是与斯坦福大学的专家一起设计的,旨在研究治疗癫痫的 26 种药物的不同组合。

De Brouwer 对创业并不陌生。他是几家人工智能公司的联合创始人,其中包括使用机器学习和手机进行尿液分析的 Inui Health,以及 XY.ai,它是哈佛医学院的一个衍生机构,将人工智能用于大规模的数字孪生技术。

De Brouwer 确信 doc.ai 已经找到了改善医疗保健知识的理想方法。“这就是达尔文主义”,他说。“首先收集,然后预测,接下来改变坏的事情并放大好的事情。这三个步骤基本上就是地球的进化算法。”

要了解关于 doc.ai(NVIDIA 初创企业加速器项目的成员)的更多信息,请在此处访问他们的网站。或访问其博客查看每周故事、Github 命令和 Jupyter 笔记本。

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