Kai Erikas Duhaime’as 19 m. daktaro laipsnis dirbo prie savo disertacijos MIT Kolektyvinio intelekto centre, jis pastebėjo, kad jo žmona, tuometė medicinos studentė, valandų valandas mokėsi programėlėse, siūlančiose „flash“ korteles ir testus. Jo tyrimai parodė, kad medicinos studentai, kaip grupė, gali tiksliau klasifikuoti odos pažeidimus nei profesionalūs dermatologai; gudrybė buvo nuolat matuoti kiekvieno mokinio našumą bylose su žinomais atsakymais, išmesti blogų užduotį atlikusių žmonių nuomones ir protingai sujungti gerų žmonių nuomones.
Sujungęs žmonos mokymosi įpročius su savo moksliniais tyrimais, Duhaime įkūrė įmonę „Centaur Labs“, kuri sukūrė mobiliąją programėlę „DiagnosUs“, kad surinktų medicinos ekspertų nuomones apie realaus pasaulio mokslinius ir biomedicininius duomenis. Naudodami programą naudotojai peržiūri bet ką – galimai vėžinių odos pažeidimų vaizdus arba širdies ir plaučių garsų garso įrašus, kurie gali rodyti problemą. Jei vartotojai yra tikslūs, Kentauras pasinaudoja jų nuomone ir apdovanoja juos nedideliais piniginiais prizais. Šios nuomonės savo ruožtu padeda medicinos AI įmonėms mokyti ir tobulinti savo algoritmus.
Šis metodas apjungia medicinos ekspertų norą tobulinti savo įgūdžius su beviltišku poreikiu gerai paženklintų medicininių duomenų įmonėms, naudojančioms dirbtinį intelektą biotechnologijoms, kuriant vaistus ar komercializuojant medicinos prietaisus.
„Supratau, kad mano žmonos studijos gali būti produktyvus dirbtinio intelekto kūrėjų darbas“, – prisimena Duhaime. „Šiandien mūsų programėle naudojasi dešimtys tūkstančių žmonių, o maždaug pusė yra medicinos studentai, kurie yra priblokšti, kad studijuodami laimi pinigų. Taigi, mes turime šią žaidimų platformą, kurioje žmonės varžosi vieni su kitais, kad mokytų duomenis ir laimėtų pinigų, jei jie yra geri, ir tuo pat metu tobulina savo įgūdžius, o tai darydami jie žymi duomenis komandoms, kurios kuria gyvybę gelbstintį AI.
Žaismingas medicininis ženklinimas
Duhaime’as baigė daktaro laipsnį pas Thomasą Malone’ą, Patrick J. McGovern vadybos profesorių ir Kolektyvinio intelekto centro įkūrėją.
„Mane sudomino minios išmintis“, – sako Duhaime. „Paklauskite daugybės žmonių, kiek želė pupelių yra stiklainyje, ir visų atsakymų vidurkis bus gana artimas. Mane domino, kaip išspręsti šią problemą atliekant užduotį, kuriai reikia įgūdžių ar žinių. Akivaizdu, kad nenorite tiesiog paklausti daugybės atsitiktinių žmonių, ar sergate vėžiu, bet tuo pat metu žinome, kad antroji nuomonė sveikatos priežiūros srityje gali būti labai vertinga. Galite manyti, kad mūsų platforma yra puikus būdas gauti antrą nuomonę.
Duhaime pradėjo tyrinėti būdus, kaip panaudoti kolektyvinį intelektą, kad pagerintų medicinines diagnozes. Vieno eksperimento metu jis apmokė pasauliečių ir medicinos mokyklų studentų grupes, kurias jis vadina „pusiau ekspertais“, kad klasifikuotų odos ligas, ir išsiaiškino, kad derindamas geriausių rezultatų pasiekusių žmonių nuomones, jis galėtų pranokti profesionalius dermatologus. Jis taip pat išsiaiškino, kad derindamas algoritmus, išmokytus aptikti odos vėžį, su ekspertų nuomonėmis, jis gali pranokti bet kurį metodą atskirai.
„Pagrindinė įžvalga buvo ta, kad jūs darote du dalykus“, – aiškina Duhaime. „Pirmas dalykas yra įvertinti žmonių veiklą – tai skamba akivaizdžiai, bet net medicinos srityje tai daroma nedaug. Jei paklausite dermatologo, ar jie geri, jie atsakys: „Taip, žinoma, aš esu dermatologas“. Jie nebūtinai žino, kaip gerai atlieka konkrečias užduotis. Antras dalykas yra tai, kad kai gaunate kelias nuomones, turite nustatyti skirtingų žmonių papildomumą. Turite pripažinti, kad žinios yra daugialypės, todėl tai labiau panašu į optimalios smulkmenų komandos suburimą, o ne į penkių žmonių, kurie geriausiai moka tą patį dalyką, sudarymą. Pavyzdžiui, vienas dermatologas gali geriau nustatyti melanomą, o kitas gali geriau klasifikuoti psoriazės sunkumą.
Dar siekdamas daktaro laipsnio, Duhaime įkūrė „Centaur“ ir pradėjo naudoti MIT verslumo ekosistemą, kad toliau plėtotų idėją. 2017 m. jis gavo finansavimą iš MIT „Sandbox Innovation Fund“, o 2018 m. vasarą dalyvavo startuolių greitintuvu delta v, kurį valdė Martin Trust Center for MIT Entrepreneurship. Ši patirtis padėjo jam vėliau tais metais patekti į prestižinį „Y Combinator“ greitintuvą.
Programėlė DiagnosUs, kurią Duhaime sukūrė kartu su Kentauro įkūrėjais Zachu Rausnitzu ir Tomu Gellatly, skirta padėti vartotojams išbandyti ir tobulinti savo įgūdžius. Duhaime teigia, kad maždaug pusė vartotojų yra medicinos mokyklų studentai, o kita pusė – gydytojai, slaugytojai ir kiti medicinos specialistai.
„Tai geriau nei mokytis laikyti egzaminus, kur gali kilti klausimų su keliais atsakymų variantais“, – sako Duhaime. „Jie gali pamatyti realius atvejus ir praktiką.”
Kentauras kiekvieną savaitę surenka milijonus nuomonių iš dešimčių tūkstančių žmonių visame pasaulyje. Duhaime teigia, kad dauguma žmonių uždirba kavos pinigų, nors daugiausiai iš platformos uždirba gydytojas Rytų Europoje, uždirbęs apie 10 000 USD.
„Žmonės gali tai padaryti ant sofos, jie gali tai padaryti ant T“, – sako Duhaime. „Tai nesijaučia kaip darbas – tai smagu“.
Šis metodas smarkiai prieštarauja tradiciniam duomenų ženklinimui ir AI turinio moderavimui, kurie paprastai perduodami mažai išteklių turinčioms šalims.
Kentauro metodas taip pat duoda tikslius rezultatus. Straipsnyje, kuriame dalyvavo mokslininkai iš Brigham ir Moterų ligoninės, Masačusetso bendrosios ligoninės (MGH) ir Eindhoveno technologijos universiteto, Kentauras parodė, kad savo publikuotose nuomonėse plaučių ultragarsas yra toks pat patikimas, kaip ir ekspertai. Kitas tyrimas su „Memorial Sloan Kettering“ mokslininkais parodė, kad dermoskopinių vaizdų ženklinimas buvo tikslesnis nei labai patyrusių dermatologų. Be vaizdų, „Centaur“ platforma taip pat veikia su vaizdo įrašais, garsu, tekstu iš šaltinių, pvz., mokslinių darbų ar anoniminių pokalbių tarp gydytojų ir pacientų, ir elektroencefalogramų (EEG) ir elektrokardiografijos (EKG) bangomis.
Ekspertų paieška
Kentauras išsiaiškino, kad geriausi atlikėjai ateina iš nuostabių vietų. 2021 m., norėdami surinkti ekspertų nuomones apie EEG modelius, tyrėjai surengė konkursą per DiagnosUs programą konferencijoje, kurioje dalyvavo apie 50 epileptologų, kurių kiekvienas turi daugiau nei 10 metų patirtį. Organizatoriai pagamino nestandartinius marškinius, kuriuos įteikė konkurso nugalėtojui, kuris, jų manymu, dalyvaus konferencijoje.
Tačiau kai buvo gauti rezultatai, medicinos studentų pora Ganoje Jeffery Danquah ir Andrews Gyabaah įveikė visus susirinkusius. Aukščiausią reitingą įvertinęs konferencijos dalyvis užėmė devintą vietą.
„Pradėjau tai daryti dėl pinigų, bet supratau, kad tai iš tikrųjų man labai padėjo“, – vėliau Kentauro komandai pasakojo Gyabaah. „Buvo atvejų, kai klinikoje supratau, kad man sekasi geriau nei kitiems dėl to, ką sužinojau programoje „DiagnosUs“.
Kadangi dirbtinis intelektas ir toliau keičia darbo pobūdį, Duhaime’as mano, kad „Centaur Labs“ bus naudojama kaip nuolatinė AI modelių patikra.
„Šiuo metu mes pirmiausia padedame žmonėms lavinti algoritmus, bet vis dažniau manau, kad būsime naudojami algoritmams stebėti ir kartu su algoritmais, kurie iš esmės tarnauja kaip žmonės, atliekantys įvairias užduotis“, – sako Duhaime. „Galite galvoti apie mus mažiau kaip apie AI mokymo būdą, o kaip apie viso gyvavimo ciklo dalį, kai teikiame atsiliepimus apie modelių rezultatus arba stebime modelį.
Duhaime’as mato, kad žmonių darbas ir AI algoritmai tampa vis labiau integruojami, ir mano, kad „Centaur Labs“ ateityje turės atlikti svarbų vaidmenį.
„Tai ne tik mokymo algoritmas, bet ir algoritmo diegimas“, – sako Duhaime. „Vietoj to, visoje ekonomikoje bus šios skaitmeninės surinkimo linijos, o jums reikia ekspertų, reikalingų žmonių nuomonės, įterptos įvairiose vertės grandinės vietose.
