Alex Karargyris成为医学AI先锋之路

绿字阴极射线管点亮亚历山德罗斯卡拉吉里斯的火花 将他从希腊故乡带入医学和机器智能前沿

历程始自Krairgyris的父亲,他在80年代末和90年代初管理一所本地计算机科学学院

Krairgyris在技术阵列播客访问《预测》中回想

单色绿屏计算机但它们足以使Krairgyris成为医学应用人工智能/机器学习的全球权威

Krairgyris帮助非盈利者ML公共开发开源技术,将全球标准带入AI/ML倡议Karargyris共同创建者兼ML公共医疗工作小组共同主席,该工作小组正在帮助医生和研究人员快速解析混淆医学谜题

医学工作组的努力结出果实,发布MedPerf-开源平台,该平台旨在验证AI/ML技术所分量的数学模型2023年7月自然机器情报发布研究论文描述MedPerfKarargyris合写文章

Krairgyris对预测说

讲解医学数学生物 计算机科学云技术 以新奇方式并发

由家庭启动

Karargyris家庭所做的远不止介绍他早期CRTs大哥让他对电脑游戏感兴趣他母亲是生物学家

虽想大学学习工程学 却无法动摇对生物学的热忱

“我看到了能够建材、理解生物并环绕生物构建处理法之美。”归根结底,我决定上电工非常感谢它发生 因为我真的喜欢它和,当然,我们生活在一个世界 计算机遍及各地 AI是我们身边的主要力量

Karargyris从2000年至2010年这十年的大部分时间用于建设工程、计算和生物技术方面的深层次学术知识与实验室经验获得雅典国立技术大学电气计算机工程硕士学位,研究用计算机检测摄像头插入人支气管图片中的肺癌

接下去,他获得俄亥俄州代顿Wright州立大学计算机科学和工程博士学位在那里,他开发出一种技术 标记异常像视频反馈 由无线药片状摄像头传输 人类消化道

之后,他转到国家医学图书馆,即国家卫生学院的一部分其中一个项目包括图像处理算法,用数字胸透射线查找结核病证据,部署到世界资源不足区域

与IBM位于硅谷的Almaden研究实验室合作,一个项目侧重于概念化设备扫描人眼以证明疾病或异常2021年,他返回欧洲,在法国斯特拉斯堡图像引导外科学院研究2023年

使Krairgyris自然合用提高诊所和实验室AI/ML有效性

医学需要机器学习

Krairgyris表示:「如果你现在就去操作室或放射科,

想象它对临床医生做什么 当他们必须 吞下所有信息,处理它 并做出批判性决策

从这些设备中提取数据超出人处理能力机器学习从这里开始,使用学习算法创建,例如深神经网络教自己检测X射线模式模式显示肿瘤 医生早点发现 病人更有可能生存

系统关键点是统计模型微调,精确预测期望结果并引导处理Krairgyris研究开发模型使用移动应用帮助预防皮肤癌

创建模型仅需要生物科学到目前为止,

机型一无所知 Krairgyris警告训练它

显示疾病健康组织图像提供基本培训数据模型指示计算机检验培训数据,与数字X射线等新数据比较,并推理X射线内像素模式的含义

模型中的Bias可腐蚀这些推理Karargyris和他的MedPerf团队正试图通过建立企业集团引导的模型质量评估基准来消除这一缺陷。基准提高有用推理的可能性,驱动全社区瞄准激光目标,并通过AI改善保健提供

精确性至关重要,因为研究受采样偏差的影响模型培训仅从青年男子取数据,可能会对诊断老年妇女疾病的临床医生产生错误结果。

Krairgyris表示:「你需要保持所有医疗数据私密性,

医疗机构不愿意通过网络发送敏感数据供AI模型分析MedPerf建议解决方案依赖联想评价

数据永不离开医院,任何地方的临床医生都可用MedPerf注册模型测试并用本地数据评价MedPerf团队应用标准和最佳做法帮助确保模型评价引出临床深入结果(例如识别偏差、健康公平等)。

Krairgyris表示:「这些AI系统无处不在,

MedPerf基准可帮助确保医疗专业人员及其病人从这些改善中受益

云作用医学AI

Intel、Nvidia和Nutanix等基础基础设施帮助康德蒙斯在良好基础上建设AI/ML创新Nutanix的作用包括帮助云服务软件处理巨型数据集,为AI/ML提供燃料

况且Nutanix超相容基础设施最新云技术可带入各种数据中心, 无论是医院或大学或由亚马逊州、谷歌州和微软州等远程站

多大、资金充裕的机构可以讨论是云中运营AI/ML或租房使用,但世界某些地方的研究人员不享受这种特权。可能无法访问计算机最新图形处理单元(GPUs),这些单元增强数据定位AI/ML应用

Krairgyris表示:「即使你没有像GPUs这样的资源,

凸出康德蒙斯为何努力在多云平台上运行软件

多家医院和医疗组织没有基础设施运行,

他们的机率不断提高MedPerf可定期培训AI模型,确保研究人员和临床医生访问最新验证模型

帮助临床医生修补始创精度诊断

krairgyris表示:「想一想基础模型,

将数年来积累的知识 交到一位医生手中 医生希望裁剪解法 以适应特定病人的癌症或糖尿病

Krairgyris创新技术可追溯到希腊是适当的做法,希腊是Archimedes和Hippocrates等知名科学先驱国的故乡。但信用必须支付现代科学家 家庭他成长

现下你见识到 家庭与强健父母的影响

编辑注解:更多了解Nutanix平台AI,包括NutanixGPT-a-box完全堆装软件定义AI-准备平台设计 简化并启动从边向核心

Tom Mangan是一个贡献作家资深B2B技术编译专攻云计算和数字变换联系他的网站或LinkedIn.

Jason Lopez和Ken Kaplan为这个故事做贡献洛佩兹执行制片技术晴雨表播客预测网卡普兰主编Nutanix预测

2023Nutanix公司所有权利保留补充法律信息麻烦你到这来.