Halim Abbas, Giám đốc Điều hành Trí tuệ Nhân tạo tại Cognoa – Loạt Phỏng vấn

Halim Abbas là Giám đốc Điều hành Trí tuệ Nhân tạo tại Cognoa, ông là một nhà đổi mới trí tuệ nhân tạo và một chuyên gia trong ngành công nghệ hàng đầu, người đã đứng đầu các dự án khoa học dữ liệu hàng đầu tại các công ty công nghệ hàng đầu như eBay và Teradata. Cognoa cam kết tạo ra một tiêu chuẩn chăm sóc không thể vượt qua trong lĩnh vực sức khỏe hành vi nhi khoa, đảm bảo quyền truy cập công bằng vào can thiệp sớm bằng cách cung cấp các sản phẩm chất lượng cao để cải thiện kết quả suốt đời cho tất cả trẻ em và gia đình.

Điều gì ban đầu thu hút bạn đến với học máy và khoa học dữ liệu?

Tôi luôn quan tâm đến lập trình máy tính từ khi còn là một đứa trẻ. Sau này, tôi chuyển sang lĩnh vực học máy mới nổi vì sự khao khát không thể cưỡng lại được để hoạt động trên biên giới của nghiên cứu và khám phá các thách thức mở về những gì có thể đạt được thông qua các thuật toán tính toán.

Là một cựu Nhà khoa học Nghiên cứu Senior tại Ebay, bạn có nền tảng về tối ưu hóa xếp hạng kết quả tìm kiếm cho nền tảng Ebay. Một số bài học cơ bản về học máy mà bạn đã học được từ kinh nghiệm này là gì?

Tại eBay, nhóm của tôi được giao nhiệm vụ tạo ra thuật toán xếp hạng kết quả tìm kiếm dựa trên học máy đầu tiên của công ty. Với hàng chục triệu mặt hàng được bán tại bất kỳ thời điểm nào và hàng tỷ truy vấn tìm kiếm mỗi ngày, thách thức kỹ thuật lớn nhất là vượt qua quy mô áp đảo.

Cuối cùng, tôi nghĩ rằng bài học lớn nhất của tôi từ kinh nghiệm đó là phải giữ một tâm trí cởi mở về định nghĩa của mục tiêu chính nó. Hóa ra, nếu thuật toán xếp hạng thành công trong việc trình bày cho người mua những món hàng tốt nhất, họ sẽ ít có khả năng giao dịch hơn. Họ cần phải nhìn thấy cả những món hàng không tốt để nhận ra những món hàng tốt như thế nào. Điều đó đòi hỏi một cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để thành công cũng như một tâm trí cởi mở để nhận ra sự thật và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp.

Cognoa chẩn đoán những tình trạng nào?

Cognoa là một công ty sức khỏe hành vi nhi khoa đang phát triển các chẩn đoán và liệu pháp số. Mục tiêu của chúng tôi là tận dụng công nghệ để tinh gọn chăm sóc sức khỏe nhi khoa và giải quyết các nhu cầu chưa được đáp ứng trong lĩnh vực sức khỏe hành vi nhi khoa. Chúng tôi bắt đầu với tự kỷ.

Các thách thức khi xây dựng một hệ thống phân loại để chẩn đoán tự kỷ và các tình trạng khác ở trẻ em là gì?

Bên cạnh việc trẻ em mẫu giáo không phải là những bệnh nhân hợp tác nhất, một trong những thách thức chính đối với chúng tôi là cái mà chúng tôi gọi là tiếng ồn định nghĩa. Đó là, cố gắng đào tạo các thuật toán trí tuệ nhân tạo để phân loại các tình trạng khi khoa học lâm sàng xung quanh ranh giới của các tình trạng đó vẫn đang phát triển. Trong một số trường hợp, các chuyên gia con người có thể không đồng ý với nhau về chẩn đoán của một đứa trẻ cụ thể, và sự hiểu biết tập thể về các yếu tố cơ bản của một chẩn đoán cụ thể vẫn là một khoa học đang phát triển. Ví dụ, những gì từng được gọi là hội chứng Asperger một vài năm trước đây bây giờ được coi là nằm trong phạm vi của rối loạn phổ tự kỷ (ASD), và những khái niệm riêng biệt trước đây về rối loạn thiếu tập trung (ADD) so với tăng động bây giờ được coi là các khía cạnh của một chẩn đoán thống nhất, rối loạn thiếu tập trung và tăng động (ADHD). Các phân loại chẩn đoán mới nổi (như rối loạn xử lý cảm giác hoặc SPD) vẫn chưa được đưa vào Sổ Tay Chẩn đoán và Thống kê.

Đối với nhà khoa học dữ liệu, những ranh giới chủ quan, thay đổi này đưa ra những thách thức thú vị và đáng kể cần được vượt qua.

Cognoa đã xây dựng một hệ thống chẩn đoán 3 kết quả. Tại sao hệ thống được thiết kế theo cách này?

Tự kỷ là một tình trạng phát triển thần kinh phức tạp với một loạt các biểu hiện và các bệnh đi kèm.

Chúng tôi đã xây dựng một công cụ hỗ trợ chẩn đoán để giúp các bác sĩ chăm sóc chính xác và hiệu quả chẩn đoán tự kỷ ở trẻ em từ 18 đến 72 tháng tuổi có nguy cơ bị chậm phát triển dựa trên mối quan tâm của người chăm sóc hoặc cha mẹ hoặc bác sĩ. Công cụ hỗ trợ chẩn đoán của Cognoa hoạt động theo một cách độc đáo bằng cách thu thập và kết hợp các đầu vào từ cả người chăm sóc hoặc cha mẹ và bác sĩ vào một giải pháp duy nhất để phân tích chúng cho các tín hiệu dự đoán tự kỷ. Công cụ hỗ trợ chẩn đoán của chúng tôi sử dụng trí tuệ nhân tạo để đánh giá tất cả các đầu vào và – khi thông tin đủ – cung cấp một kết quả dương tính hoặc âm tính cho tự kỷ mà bác sĩ nhi khoa sử dụng kết hợp với trình bày lâm sàng của đứa trẻ để đưa ra chẩn đoán và chỉ đạo các bước tiếp theo trong chăm sóc.

Để giảm thiểu rủi ro của việc phân loại sai, thuật toán cũng được thiết kế để cung cấp một đầu ra không xác định như một biện pháp kiểm soát rủi ro để đảm bảo các giá trị dự đoán cao của kết quả “dương tính / âm tính với tự kỷ”, giảm thiểu khả năng của các kết quả âm tính giả (vì các kết quả âm tính giả là rủi ro cao nhất liên quan đến việc sử dụng thiết bị). Quy trình này của việc không dự đoán khi phản hồi của mô hình chỉ ra sự tự tin thấp hơn là một phương pháp kiểm soát rủi ro tiêu chuẩn trong các thuật toán học máy.

Có thể bạn hãy thảo luận về cách Cognoa vượt qua sự thiên vị của phụ huynh khi nói đến loại dữ liệu được cung cấp bởi phụ huynh?

Câu hỏi tuyệt vời. Một trong những lợi thế chính của học máy là nó đặc biệt hữu ích để vượt qua các nguồn nhiễu và thiên vị dự kiến trong dữ liệu đầu vào. Các báo cáo của phụ huynh về chính con cái của họ dự kiến sẽ chủ quan và thiên vị, nhưng dựa trên các cửa sổ quan sát rất dài, trong khi các báo cáo của bác sĩ có khả năng khách quan hơn, nhưng cũng ít thông tin hơn do các cửa sổ quan sát ngắn.

Bằng cách kết hợp cả hai tập dữ liệu đầu vào vào một quá trình học máy duy nhất, thuật toán học máy có thể thích ứng với tính chất bổ sung của các đầu vào đó và học các mẫu có thể được sử dụng để tận dụng lợi thế của cả hai tập dữ liệu thông tin vào một quyết định duy nhất mà đáng tin cậy hơn mỗi báo cáo riêng lẻ.

Các phương pháp hay nhất về khoa học dữ liệu được sử dụng tại Cognoa để tránh thiên vị chủng tộc hoặc giới tính trong dữ liệu là gì?

Là một công ty, Cognoa cam kết xây dựng các sản phẩm để tiếp cận công bằng với chăm sóc. Chúng tôi nhận thức được rằng các đổi mới dựa trên trí tuệ nhân tạo có tiềm năng hấp thụ và khuếch đại các thiên vị vốn có trong xã hội. Ví dụ, các cô gái trung bình được chẩn đoán 1,5 năm muộn hơn các cậu bé và một trong bốn trẻ em dưới 8 tuổi sống với tự kỷ, hầu hết trong số họ là người da đen hoặc người Hispanic, không được chẩn đoán tại tất cả. Điều này là do sự thiếu tiếp cận trong hệ thống hiện tại của chúng tôi và vì chẩn đoán đã bị thiên vị lịch sử về các đặc điểm tự kỷ phổ biến ở các cậu bé da trắng, những người có thể trình bày các đặc điểm tự kỷ khác với các cô gái trẻ và trẻ em không phải là người da trắng.

Để giải quyết những thiên vị hiện có này, chúng tôi đã xây dựng công nghệ của mình một cách có chủ ý và ý thức để tính đến các khác biệt về giới tính, chủng tộc, dân tộc và nền tảng kinh tế – xã hội. Chúng tôi đã viết và tuân thủ một Hiến chương Trí tuệ Nhân tạo Xã hội chịu trách nhiệm hướng dẫn các thực tiễn của chúng tôi. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo của chúng tôi đã được phát triển và xác thực lâm sàng một cách có chủ ý bằng cách sử dụng dữ liệu hồ sơ bệnh nhân thuộc về hàng nghìn cậu bé và cô gái trên các địa lý với các nền tảng, tình trạng, biểu hiện và bệnh đi kèm khác nhau.

Bằng cách tham khảo các điểm dữ liệu bên ngoài và tận dụng kinh nghiệm kết hợp của hàng trăm bác sĩ, đồng thời phân tích nhiều đặc điểm và tính năng con người khác nhau, trí tuệ nhân tạo của Cognoa có tiềm năng giúp các bác sĩ giải quyết thiên vị vô thức.

Các giải pháp điều trị nào được Cognoa cung cấp?

Hiện tại, Cognoa không có giải pháp điều trị nào có sẵn để sử dụng. Tuy nhiên, một số giải pháp đang được phát triển tại Cognoa và rõ ràng là trí tuệ nhân tạo có tiềm năng vô cùng lớn để làm cho các giải pháp điều trị trở nên dễ tiếp cận và có sẵn hơn cho trẻ em có các tình trạng hành vi.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về công việc của mình tại Cognoa?

Tôi không bao giờ ở lại một công việc trong thời gian dài như vai trò hiện tại của tôi trong Cognoa. Tôi nghĩ rằng đó là vì sự hài lòng mà tôi nhận được từ việc làm việc trên một vấn đề ảnh hưởng đến cuộc sống của nhiều người ở mức độ cá nhân như vậy. Giúp đỡ các bậc cha mẹ chăm sóc con cái của họ là một trong những cuộc gọi cao quý nhất mà một người có thể hy vọng.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Cognoa.