Двадцать лет назад я попросил друга, который оказался профессором Гарвардской медицинской школы, порекомендовать мне врача общей практики. Его незамедлительный ответ был: «Ну, вам нужен отличный диагност!» Это потому, что все здравоохранение начинается с выяснения того, что происходит, что все чаще достигается путем изучения закономерностей в куче данных, изображений, старых врачебных заметок. Некоторые врачи прекрасно справляются с этим. 50% ниже среднего.
Эрик Дюэм тоже знал это, и он и его соучредители — Зак Раусниц и Том Геллатли — пошли на несколько шагов дальше. Как и все, кто сегодня не спит, они знали, что алгоритмы машинного обучения могут превосходно рассматривать закономерности. И компьютеры не устают от долгого дня. Или отвлекается на ссору с супругом. Или скучно, увидев много много отрицательных результатов. И в отличие от лучших врачей, лучшие алгоритмы могут служить всем. Эрик, Зак и Том верят — и я с ними согласен — что со временем машинное обучение изменит здравоохранение, гигантский рынок, который отчаянно нуждается в улучшении.
Конечно, эти алгоритмы нужно обучать на большом количестве данных, и эти данные должны быть правильно помечены. Знающими свое дело людьми и по разумной цене. Оказывается, доктор философии Эрика. исследование было сосредоточено на объединении мнений многих людей по сложным вопросам, чтобы получить правильный ответ — идеальное совпадение. Так была создана Centaur Labs, чтобы помочь множеству проектов машинного обучения, ориентированных на здравоохранение, в больших и малых компаниях, правильно, точно и экономично маркируя данные, в которых их алгоритмы отчаянно нуждаются для обучения.
Команда многого добилась и многое еще предстоит сделать. Медицинская маркировка сложна, гораздо сложнее, чем определение стоп-сигналов. Во-первых, экспертиза является специализированной, и правильные люди должны маркировать правильные данные. Кентавру нужно найти их и правильно сопоставить. Во-вторых, задача может быть повторяющейся, и этикетировщики, которые часто очень много работают на своей основной работе, могут устать. Программное обеспечение Centaur должно уметь распознавать и присваивать меньший или нулевой вес усталому студенту-медику, потерявшему концентрацию, или врачу, который немного раньше открыл свой Chateau Lafite Rothschild. Добавьте к этому тот факт, что данные о здоровье обычно несут требования безопасности, контроля доступа и происхождения, которых просто нет у знаков остановки, а также тот факт, что данные иногда представляют собой изображение, иногда текст, иногда аудиофайл… Многое нужно сделать.
Тем не менее, когда команда закончит свою работу и добьется успеха, они не только построят крупный бизнес, но и улучшат медицинское обслуживание пациентов во всем мире. Это миссия, которую нам в Matrix очень легко полностью выполнить.
