Choose color scheme

15 Posts By Arend Roos

  • Brain-Computer Interfaces – XMED 2015 (3)

    Raymond Kurzweil

    Ray Kurzweil

    Het duurt niet lang meer voordat we op grote schaal in staat zijn ons brein te verbinden met het internet. Ray Kurzweil, geestelijk vader van Singularity University verwacht dat Brain-Computer Interfaces in de jaren ’30 zo geavanceerd zullen zijn dat het mogelijk is om voor een groot aantal toepassingen menselijke en kunstmatige intelligentie met elkaar te verbinden. Onvoorstelbaar? Onmogelijk? Kurzweil, groot uitvinder en tevens vader van een enorme lijst aan toekomstvoorspellingen, heeft er nog niet vaak naast gezeten.

    Wat zijn die Brain-Computer Interfaces (BCIs) dan? In feite gaat het om een stukje technologie om een directe  communicatie tot stand te brengen tussen een computer en het menselijk brein. Dus zonder de tussenkomst van zintuigen als gezicht en gehoor of functies als spraak. En ook hier gaan de technologische ontwikkelingen erg hard.

    Meditatie

    Ariel Garten

    Ariel Garten

    Tijdens Exponential Medicine werd zichtbaar dat de consumentenmarkt bestormd wordt door bedrijven die je willen helpen om tot rust te komen en daar slimme apparaatjes voor hebben ontwikkeld, zoals Thync. Ook is het mogelijk om rusteloosheid te overwinnen met de hoofdband die Ariel Garten heeft ontwikkeld en in de juiste stemming te komen voor meditatie: Muse, your personal meditation assistent.

    Het zijn producten die in staat zijn golven te lezen van en prikkels te leveren aan het brein die passen bij bepaalde ervaringen. Op de website van Thync staat hierover:  “A soothing neck massage. A splash of cold water. A kiss from someone you love. Each action influences peripheral nerves in your head and face, signaling brain regions to change the way you feel. Thync works using the same pathways by delivering low-level electrical pulses to these nerves.”

    Neuroprotheses

    Daarmee is de essentie van de BCI weergegeven. Als we nu die delen in het brein die bij bepaalde sensaties horen op de juiste wijze weten te prikkelen zullen we tot veel meer zaken in staat zijn. Rond doofheid zijn al enige tijd  toepassingen met cochleair implantaten. Dit is een neuroprothese die een geluidsgolf omzet in een elektronisch signaal en dat direct doorgeeft aan de gehoorzenuw. Analoog daaraan zie je nu ook toepassingen ontstaan voor blinden of om pijn te bestrijden. Een mooie samenvatting daarvan geeft Peter Diamandis in een recent artikel in de Huffington Post.

    Leigh Hochberg, neuroloog uit het Massachussets General Hospital, presenteerde zijn onderzoek naar toepassingen voor patiënten die verlamd zijn. Hij is in staat gebleken om hersensignalen direct op te vangen en om te zetten in een beweging. Zie ook deze videopresentatie:

     

    Je brein in de cloud

    Op dit vlak, het begrijpen van de werking van neuronen en het ontwikkelen van een instrumentarium, dat ons in staat stelt computers daarmee te laten communiceren, worden deze jaren grote stappen gezet. Ik denk persoonlijk dat Kurzweil met zijn voorspelling dat over zo’n vijfentwintig jaar ons brein rechtstreeks met de cloud kan communiceren, er opnieuw niet veel naast zal zitten.

    Sommigen kunnen niet wachten tot de sciencefiction van de Matrix realiteit wordt, anderen zien de toekomst met angst en beven tegemoet. Persoonlijk heb ik vooral met stijgende verbazing de ontwikkelingen gadegeslagen. Schitterend om te zien hoe deze technologie mensen weer gezicht, kracht en soms zelfs een leven teruggeeft. Wat zal verder mogelijk zijn? Zullen we eenvoudig een nieuw taal kunnen leren door die te uploaden? Of is dat juist niet meer nodig omdat de peer-to-peer communicatie geen taal meer nodig heeft?

    Ik vraag me ook af wat dit doet met ons zelfbeeld. Wat is een mens nu eigenlijk? Genoeg om je aan te vergapen en het hoofd over te breken. Later meer…!

    Dit is mijn derde bijdrage over Exponential Medicine 2015

    1. Exponentiële technologie
    2. Big Data en Deep learning
    3. Brain-Computer Interfaces
    4. Bio-hacking
  • Big Data en Deep Learning – XMED 2015 (2)

    Exponential Medicine biedt in vier volgepakte dagen een blik in de toekomst van de geneeskunde. Tenminste, dat is wat de naam zegt. Het eerste wat opvalt is echter dat de geneeskunde geen geneeskunde meer zal zijn in de letterlijke zin van het woord.

    Voorkomen is beter dan genezen. Nieuwe technologieën zullen echter mogelijkheden gaan bieden om zo vroeg in een ziekteproces te gaan genezen, dat van symptomen zoals we die nu vaak kennen nog geen sprake is. In dit blog licht ik er enkele voorbeelden uit die tijdens de Exponential Medicine 2015 werden gepresenteerd.:

    Big Data en Deep learning

    Tijdens de voorgaande conferenties is de Big Data-revolutie in de diagnostiek al meerdere keren aan de orde geweest. Op basis van grote datasets is het bijvoorbeeld mogelijk om steeds adequater een goede diagnose te kunnen stellen. Aan de kant van het verzamelen van de data zijn de afgelopen jaren grote stappen gezet. Ziekenhuizen zijn voor een groot deel gedigitaliseerd en patiëntgegevens zijn eenvoudig te doorzoeken en voor onderzoek te gebruiken.

    Een stap verder gaat het gebruiken van deze data om beslissingen te ondersteunen en diagnoses te stellen. Het is precies hier dat veel nieuwe initiatieven ontstaan. De Amsterdamse start-up Pacmed bijvoorbeeld heeft een logo2dataset vanuit de huisartsenzorg tot zijn beschikking. Op basis van deze dataset kunnen huisartsen bij het voorschrijven van medicatie veel beter inschatten wat de effecten zullen zijn voor de patiënt die het betreft. De exponentiële toename van data maken dat de suggesties die vanuit het computersysteem komen al snel juister blijken te zijn dan een arts op eigen ervaring en de NHG-richtlijnen kan doen.

    Jeremy Howard, CEO van Enlitic

    Jeremy Howard, CEO van Enlitic

    Een stap verder gaan systemen  die computers leren om deze gegevens te interpreteren. Zo heeft bet bedrijf Enlitic software ontwikkeld, die medische foto’s leert lezen en gaandeweg steeds beter leert diagnoses te stellen op basis van het geleerde. CEO Jeremy Howard presenteerde een studie naar diagnostiek van longtumoren. De computers van Enlitic kregen een serie long-CT-scans te verwerken, evenals een groep humane radiologen. In 7% van de gevallen werd een kanker-diagnose gemist door de radiologen. De software miste er geen. Daartegenover werd ook gemeten in hoeveel gevallen ten onrechte de diagnose kanker is gesteld: Enlitic scoorde 47% tegen 66% van de humane radiologen.

    Howard legt uit dat zijn software uitstekend gebruikt kan worden om in een vroeg stadium kanker te detecteren. Wanneer we instrumenten tot onze beschikking hebben om in zo’n vroeg stadium deze diagnose te stellen, vergroot dat enorm de overlevingskans van de patiënt. Een enorme kans.

    Wat ik vooral schokkend vond, was de snelheid waarmee dit soort technologieën zich gaan ontwikkelen. We zien een exponentiële toename in de verrijking van de datasets, en daarmee de inhoudelijke basis om te komen tot juiste beslissingen. Daarbij zien we ook een exponentiële groei in de rekenkracht van deze systemen. Maar ook de bereikbaarheid voor kleine bedrijven wordt steeds groter: Op de dag dat de Exponential Medicine begon, stelde Google zijn deep-learning platform open voor het publiek: Tensorflow.

    Ik verwacht mede daarom dat de komende jaren veel meer bedrijven als Pacmed en Enlitic deze markt zullen betreden. De adoptie in de medische wereld zal aarzelend zijn. Men zal eerst zeker willen weten of de systemen foutloos werken. Mochten er meer studies gepubliceerd gaan worden als die van Enlitic, dan komt er een snelle omslag: Een arts die geen kunstmatige intelligentie gebruikt om de diagnostiek te ondersteunen heeft, maar op eigen ervaring en intuïtie blijft vertrouwen, heeft dan namelijk echt iets aan de patiënt uit te leggen.

    Meer lezen:
    WIRED: Google Open-Sourcing TensorFlow Shows AI’s Future Is Data
    Verslag van lezing Jeremy Howard op Singularity Hub

    Dit is mijn tweede bijdrage over Exponential Medicine 2015

    1. Exponentiële technologie
    2. Big Data en Deep learning
    3. Brain-Computer Interfaces
    4. Bio-hacking

    Photo credit: Shutterstock

  • Ga gewoon aan de slag!

    Onlangs belandde ik in een marshmallow-challenge, een zeer leerzaam en grappig experiment. De teams krijgen de opdracht om een toren te bouwen, met een marshmallow als kroon. Het basismateriaal bestaat uit 20 spaghetti-stokjes, een marshmallow, een meter tape en een touwtje. De teams gingen voortvarend aan de slag, dachten goed na over de structuur en sterkte van de toren, ontwikkelden een plan en voerden het uit. Het resultaat??? Kleuters kunnen het beter.

    Een wijze les in het belang van protoyping. Bekijk de TED-talk hierover van Tom Wujec: