Halim Abbas es el Director de IA en Coña, es un innovador de IA y veterano de la industria que encabezó proyectos de ciencia de datos de clase mundial en tecnologías innovadoras como eBay y Teradata. Cognoa se dedica a crear un estándar de atención sin igual en salud conductual pediátrica que garantiza el acceso equitativo a la intervención temprana mediante la entrega de productos de alta calidad para mejorar los resultados de por vida para todos los niños y sus familias.
¿Qué le atrajo inicialmente del aprendizaje automático y la ciencia de datos?
Siempre estuve interesado en la programación de computadoras cuando era niño. Más adelante en la vida, gravité hacia el campo emergente del aprendizaje automático debido al deseo irresistible de operar al margen de la investigación y explorar los desafíos abiertos de lo que es posible lograr a través de algoritmos computacionales.
Como ex investigador científico sénior en Ebay, tiene experiencia en la optimización de clasificaciones de resultados de búsqueda para la plataforma Ebay. ¿Cuáles son algunas de las lecciones fundamentales en el aprendizaje automático que aprendió de esta experiencia?
En eBay, mi equipo se encargó de crear el primer algoritmo de clasificación de resultados de búsqueda basado en el aprendizaje automático de la empresa. Con decenas de millones de artículos a la venta en cualquier momento y miles de millones de consultas de búsqueda todos los días, el mayor desafío técnico fue superar la abrumadora escala.
En última instancia, creo que lo que más me llevé de esa experiencia fue mantener la mente abierta sobre la definición del objetivo en sí. Resulta que, si el algoritmo de clasificación presentó con éxito al comprador solo las mejores ofertas, era menos probable que realizara transacciones. También necesitaban ver las ofertas no tan buenas para reconocer las buenas como tales. Se necesitó un enfoque basado en datos para el éxito, así como una mente abierta para darse cuenta de ese hecho y ajustar la estrategia en consecuencia.
¿Cuáles son algunas de las condiciones que se diagnostican en Cognoa?
Cognoa es una empresa de salud conductual pediátrica que desarrolla diagnósticos y terapias digitales. Nuestro objetivo es aprovechar la tecnología para optimizar la atención médica pediátrica y abordar las necesidades no satisfechas en la atención médica conductual pediátrica. Estamos empezando con el autismo.
¿Cuáles son algunos de los desafíos detrás de la construcción de un sistema clasificador para diagnosticar el autismo y otras condiciones en los niños?
Aparte del hecho de que los niños en edad preescolar no son los pacientes más cooperativos, uno de los principales desafíos para nosotros es lo que llamamos ruido de definición. Es decir, tratar de entrenar algoritmos de IA para clasificar condiciones cuando la ciencia clínica en torno a los límites de dichas condiciones aún está evolucionando. En algunos casos, los especialistas humanos pueden estar en desacuerdo entre ellos sobre el diagnóstico de un niño en particular, y la comprensión colectiva de los elementos subyacentes de un diagnóstico en particular es todavía una ciencia emergente. Por ejemplo, lo que solía llamarse síndrome de Asperger hace unos años ahora se considera dentro del espectro del trastorno del espectro autista (TEA), y las nociones previamente separadas de trastorno por déficit de atención (TDA) versus hiperactividad ahora se consideran aspectos de un diagnóstico unificado, trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH). Otras clasificaciones diagnósticas emergentes (como el trastorno del procesamiento sensorial o SPD) aún no han llegado al Manual diagnóstico y estadístico.
Para el científico de datos, estos límites subjetivos y cambiantes presentan desafíos interesantes y considerables que deben superarse.
Cognoa construyó un sistema de diagnóstico de 3 resultados. ¿Por qué el sistema está diseñado de esta manera?
El autismo es una condición compleja del neurodesarrollo con una amplia gama de presentaciones y comorbilidades.
Creamos una ayuda de diagnóstico para ayudar a los médicos de atención primaria a diagnosticar de manera precisa y eficiente el autismo en niños de 18 a 72 meses que corren el riesgo de sufrir un retraso en el desarrollo debido a la preocupación de un cuidador, un padre o un médico. La ayuda de diagnóstico de Cognoa funciona de una manera única al recopilar y combinar las aportaciones de los cuidadores o los padres y los médicos en una única solución para analizarlos en busca de señales predictivas de autismo. Nuestra ayuda de diagnóstico utiliza IA para evaluar todas las entradas y, cuando la información es suficiente, proporciona un resultado positivo o negativo para el autismo que el pediatra utiliza en combinación con la presentación clínica del niño para proporcionar un diagnóstico y dirigir los próximos pasos apropiados. -cuidado.
Con el fin de reducir el riesgo de clasificaciones falsas, el algoritmo también ha sido diseñado para proporcionar un resultado indeterminado como medida de control de riesgo para garantizar los altos valores predictivos de los resultados “positivo/negativo para autismo”, minimizando la probabilidad de falsos negativos ( ya que los falsos negativos son el mayor riesgo asociado con el uso del dispositivo). Este procedimiento de abstenerse de la predicción cuando la respuesta del modelo indica menor confianza es un método estándar de control de riesgos en algoritmos de aprendizaje automático.
¿Podría analizar cómo Cognoa supera el sesgo de los padres cuando se trata del tipo de datos que proporcionan los padres?
Gran pregunta. Una de las principales ventajas del aprendizaje automático es que es especialmente útil para superar las fuentes de ruido y sesgo esperados en los datos de entrada. Se espera que los relatos de los padres sobre sus propios hijos sean subjetivos y sesgados, pero se basen en ventanas de observación muy largas, mientras que es probable que los informes de los médicos sean más objetivos, pero también menos informados debido a las ventanas de observación cortas.
Al combinar ambos conjuntos de entrada en un único proceso de aprendizaje automático, el algoritmo de aprendizaje automático puede adaptarse a la naturaleza complementaria de esas entradas y aprender patrones que se pueden usar para aprovechar lo mejor de ambos conjuntos de información en una sola determinación que es más confiable que cada cuenta individualmente.
¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas de ciencia de datos que se utilizan en Cognoa para evitar sesgos raciales o de género en los datos?
Como empresa, Cognoa está comprometida con la creación de productos para el acceso equitativo a la atención. Somos conscientes de que las innovaciones basadas en IA tienen el potencial de absorber y amplificar los sesgos inherentes a la sociedad. Por ejemplo, a las niñas en promedio se les diagnostica 1,5 años más tarde que los niños y uno de cada cuatro niños menores de 8 años que viven con autismo, la mayoría negros o hispanos, son no ser diagnosticado en absoluto. Esto se debe a la falta de acceso en nuestro sistema actual y porque históricamente el diagnóstico se ha sesgado hacia los rasgos de autismo que prevalecen en los niños blancos, que pueden presentar características de autismo de manera diferente a las niñas y niños que no son blancos.
Para abordar estos sesgos existentes, construimos deliberada y conscientemente nuestra tecnología para tener en cuenta las diferencias de género, raza, etnia y antecedentes socioeconómicos. Escribimos y nos adherimos a una Carta de IA Socialmente Responsable que guía nuestras prácticas. Nuestros algoritmos de IA se han desarrollado deliberadamente y se han validado clínicamente utilizando datos de registros de pacientes pertenecientes a miles de niños y niñas en todas las geografías con diversos antecedentes, condiciones, presentaciones y comorbilidades.
Al hacer referencia a tesoros de puntos de datos externos y utilizar las experiencias combinadas de cientos de médicos, analizando simultáneamente una variedad de rasgos y características humanos diferentes, la IA de Cognoa tiene el potencial de ayudar a los médicos a abordar el sesgo inconsciente.
¿Cuáles son algunas de las soluciones terapéuticas que se ofrecen en Cognoa?
Actualmente, Congoa no tiene soluciones terapéuticas disponibles para su uso. Sin embargo, Cognoa está desarrollando varias soluciones y está claro que la IA tiene un enorme potencial para hacer que las soluciones terapéuticas sean más accesibles y estén disponibles para los niños con problemas de comportamiento.
¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre su trabajo en Cognoa?
Nunca me quedé en un trabajo durante tanto tiempo como en mi puesto actual dentro de Cognoa. Creo que es por la satisfacción que me da trabajar en un problema que toca la vida de tantas personas a un nivel tan personal. Ayudar a los padres a cuidar de sus hijos es una vocación tan noble como uno podría esperar.
Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar Coña.