【不當神童當英雄】19 歲的他自學靠 Tensorflow,讓電腦自動辨識乳癌 X 光片

現年 19 歲,剛進康乃爾大學一年的 Abu 已經跟朋友創辦 GliaLab,致力透過機器學習改善診斷乳腺癌的精準度。

Abu 在 17 歲時,跟大部分的男生一樣喜歡拆解物品,理解硬體的裝設邏輯,不過他現在的研究主力已經轉換到演算法、機器學習。

自從他 Google「機器學習」後又在 YouTube 上發現許多前人研究的結果,AI 帶來驚人的變革啟動他探索未知的慾望,內心更有一股衝動想用這股力量幫助世界。

看過英雄電影的小孩都會幻想能夠一種超能力拯救世界。在現實的世界,Abu 知道機器學習將能幫助任何人成為民族英雄。

Abu 來自阿富汗移民家庭,深深明白一家人要落腳在異地的不易,從小看著一路以來許多人在他們最需要時伸出援手, 相信「助人者人恆助之」。而他的高中程式語言老師也發現他的科展題目跟大部分的同學不一樣,當所有人都在做跟日曆相關的題目,他卻執意要鑽研機器學習如何提高乳房攝影診斷。

乳房攝影成本低,雖然普及全國,甚至包含在台灣大學以降的健康檢查項目裡面,但誤診率卻非常高,Abu 所做的「乳癌腫瘤早期診斷系統」就是希望可以讓放射診斷更精準。

診斷乳房 X 線照片通常是放射科醫生的工作但 Abu 表示自己最終的目的不是要取代醫生,而是幫助醫療技術、資源缺乏像是他的家鄉阿富汗,也能享受更快、更精準的健康檢查。

免費開源碼平台,解決畫面資料不足的問題

不過乳癌腫瘤資料來源很多都不公開,畫面質量不佳,電腦要學習辨識腫瘤難度又更高,但 Abu 在訪問的過程中提到 Tensorflow,是他造訪過許多的開源機器學習系統中資料量最龐大的。

Tensorflow 提供開發者環境進行深度學習,成果像是 Google 信箱學習判讀垃圾信件、Google 翻譯,還有不少大型電商的客服,中國的小米、中興、京東都是基於 TensorFlow 開發的。

Abu 花很多時間研究開放原始碼資料庫,最後他寫了完整的系統,提供給放射學家作出診斷,Google 的 CEO 皮蔡(Sundar Pichai)在 I/O 開發者會議上被他們的 app 感動,並讓他們的故事刊在 Google 上。

「只要有開放工具的原始碼,即便是一個的孩子都有希望。」Abu 擁有的資源跟你我一樣垂手可得,不過在 App store 2 百萬個受人喜愛的 App 海裡,只有少數幾個跟他的一樣受人尊敬。

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參考資料:

《Business Insider》:〈The best part of Google’s conference was a teen who taught himself to code to diagnose cancer
《National Public Radio》:〈Teenager Aims To Improve Breast Cancer Diagnosis In Poor Countries
《Dnainfo》:〈This Chicago 17-Year-Old Is Using Software To Better Diagnose Breast Cancer
《Google》:〈Abu’s Story

(本文提供合作夥伴轉載。首圖來源:wikimedia)

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