DeepMind разработал ИИ, который лучше профессиональных психологов гасит конфликты
Google DeepMind разработал ИИ под названием Habermas Machine, которая помогает людям находить компромиссы в спорных вопросах лучше, чем профессиональные психологи или медиаторы. Исследование, проведенное командой Google DeepMind совместно с Оксфордским университетом, показало, что этот ИИ на 12% эффективнее профессионалов-людей. Технологию уже тестируют для улучшения взаимодействия между врачами и пациентами, особенно в случае общения сложного конфликтного пациента и врача, не имеющего достаточно времени для реагирования. Назвали программу именем философа Юргена Хабермаса, который считал, что проблемы чаще всего возникают из-за ошибок в общении, а не из-за сути разногласий, и правильная система коммуникации может помочь решить любые разногласия.
Habermas Machine использует две крупные языковые модели от DeepMind для анализа мнений участников и нахождения общих точек для достижения соглашения. Первая создает варианты общего заявления, а вторая оценивает вероятность того, что участники согласятся с ним. В исследовании участвовали более 5 тысяч человек, которые обсуждали темы снижение возраста голосования, приватизацию здравоохранения и другие сложные вопросы. Для достоверности участники были выбраны из самых разных слоев общества. В итоге в группе м ИИ было мирно решено 56% споров, а с участием людей-посредников - только 44% (если не вмешиваться, то мирно разрешаются споры только в 10-15 случаях, если позиции спорщиков заведомо различны).
🤖 Как это работает? Сначала ИИ собирает мнения всех участников, обрабатывает их и формирует общее заявление, которое может удовлетворить большинство. Затем участники дают обратную связь, и система корректирует заявление до достижения консенсуса. Эта модель показала свою эффективность даже в сложных вопросах, таких как система наказаний или поддержка правозащитных организаций. Такой прием отлично работает, если вы имеете дело с конфликтным или агрессивным пациентом, ИИ быстро поможет врачу сохранить спокойствие и найти оптимальное решение для обеих сторон.
Тем не менее, исследователи подчеркивают ограничения: ИИ лучше работает с менее эмоциональными и не очень поляризующими вопросами. Вопросы, связанные с культурными ценностями и идентичностью, например права трансгендеров или изменение климата, были исключены, чтобы избежать негативных последствий для участников.
Использование ИИ вызвало споры по поводу его нейтральности: сможет ли Habermas Machine действительно помогать находить компромисс, не отражая предпочтения своих создателей? Илон Маск, например, уже раскритиковал модель за "возможные политические искажения" и предложил альтернативную "анти-woke" версию.Важно отметить, что Habermas Machine — это не просто эксперимент, а реальная попытка найти работающий инструмент для улучшения отношений между людьми. Для нас с вами это и возможность работы со звездными сотрудниками, и работа с критичными проверяющими, и отличный инструмент для конфликтно настроенных пациентов. Система может использоваться не только для разрешения споров, но и для создания обращений, писем, рассылок, способных заранее предотвратить конфликт.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
Google DeepMind разработал ИИ под названием Habermas Machine, которая помогает людям находить компромиссы в спорных вопросах лучше, чем профессиональные психологи или медиаторы. Исследование, проведенное командой Google DeepMind совместно с Оксфордским университетом, показало, что этот ИИ на 12% эффективнее профессионалов-людей. Технологию уже тестируют для улучшения взаимодействия между врачами и пациентами, особенно в случае общения сложного конфликтного пациента и врача, не имеющего достаточно времени для реагирования. Назвали программу именем философа Юргена Хабермаса, который считал, что проблемы чаще всего возникают из-за ошибок в общении, а не из-за сути разногласий, и правильная система коммуникации может помочь решить любые разногласия.
Habermas Machine использует две крупные языковые модели от DeepMind для анализа мнений участников и нахождения общих точек для достижения соглашения. Первая создает варианты общего заявления, а вторая оценивает вероятность того, что участники согласятся с ним. В исследовании участвовали более 5 тысяч человек, которые обсуждали темы снижение возраста голосования, приватизацию здравоохранения и другие сложные вопросы. Для достоверности участники были выбраны из самых разных слоев общества. В итоге в группе м ИИ было мирно решено 56% споров, а с участием людей-посредников - только 44% (если не вмешиваться, то мирно разрешаются споры только в 10-15 случаях, если позиции спорщиков заведомо различны).
🤖 Как это работает? Сначала ИИ собирает мнения всех участников, обрабатывает их и формирует общее заявление, которое может удовлетворить большинство. Затем участники дают обратную связь, и система корректирует заявление до достижения консенсуса. Эта модель показала свою эффективность даже в сложных вопросах, таких как система наказаний или поддержка правозащитных организаций. Такой прием отлично работает, если вы имеете дело с конфликтным или агрессивным пациентом, ИИ быстро поможет врачу сохранить спокойствие и найти оптимальное решение для обеих сторон.
Тем не менее, исследователи подчеркивают ограничения: ИИ лучше работает с менее эмоциональными и не очень поляризующими вопросами. Вопросы, связанные с культурными ценностями и идентичностью, например права трансгендеров или изменение климата, были исключены, чтобы избежать негативных последствий для участников.
Использование ИИ вызвало споры по поводу его нейтральности: сможет ли Habermas Machine действительно помогать находить компромисс, не отражая предпочтения своих создателей? Илон Маск, например, уже раскритиковал модель за "возможные политические искажения" и предложил альтернативную "анти-woke" версию.Важно отметить, что Habermas Machine — это не просто эксперимент, а реальная попытка найти работающий инструмент для улучшения отношений между людьми. Для нас с вами это и возможность работы со звездными сотрудниками, и работа с критичными проверяющими, и отличный инструмент для конфликтно настроенных пациентов. Система может использоваться не только для разрешения споров, но и для создания обращений, писем, рассылок, способных заранее предотвратить конфликт.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
🔥3👍1👏1
Сингапур инвестирует $150 млн в ИИ для здравоохранения
Минздрав Сингапура в течение пяти лет потратит на внедрение ИИ в здравоохранение около $150 млн. Перед министерством поставлена задача к 2025 году начать боевую эксплуатацию проектов, связанных с ИИ-оценкой медицинских изображений и написанием протоколов, а также с внедрением генеративного ИИ, и дальше развивать их.
Генеративный ИИ будет использоваться для работы с медицинскими записями (автопротоколы по факту общения врача и пациента, обработка медицинских документов и т.п.).
В стране уже внедрен проект, разработанный национальной платформой Synapxe в партнерстве с Microsoft – это Secure GPT для специалистов здравоохранения (в него загружены все связанные со здравоохранением законы, клинические рекомендации, правила клиник и т.п.). А университетская клиника Сингапура запустила чат-бот RUSSELL-GPT для ускоренного составления рефералов и ведения записей.
Кроме этого, Сингапур развивает платформу AimSG для интеграции ИИ в радиологию – ее могут использовать и дорабатывать под нужды клиники все поставщики медицинского ПО, причем данные, которые загружаются в систему, используются для ее дообучения.
Среди других нововведений министерство анонсировало национальную программу генетического тестирования, направленную на выявление наследственных заболеваний и разработку единых стандартов для безопасного и этичного применения ИИ в медицине.
Сингапур обычно первым внедряет технологические достижения, а выделенная только на ИИ в здравоохранении сумма превышает аналогичные расходы в других странах, поэтому стоит наблюдать за результатами, чтобы сделать собственные выводы и перенимать опыт, который окажется удачным.
________________________________________
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
Минздрав Сингапура в течение пяти лет потратит на внедрение ИИ в здравоохранение около $150 млн. Перед министерством поставлена задача к 2025 году начать боевую эксплуатацию проектов, связанных с ИИ-оценкой медицинских изображений и написанием протоколов, а также с внедрением генеративного ИИ, и дальше развивать их.
Генеративный ИИ будет использоваться для работы с медицинскими записями (автопротоколы по факту общения врача и пациента, обработка медицинских документов и т.п.).
В стране уже внедрен проект, разработанный национальной платформой Synapxe в партнерстве с Microsoft – это Secure GPT для специалистов здравоохранения (в него загружены все связанные со здравоохранением законы, клинические рекомендации, правила клиник и т.п.). А университетская клиника Сингапура запустила чат-бот RUSSELL-GPT для ускоренного составления рефералов и ведения записей.
Кроме этого, Сингапур развивает платформу AimSG для интеграции ИИ в радиологию – ее могут использовать и дорабатывать под нужды клиники все поставщики медицинского ПО, причем данные, которые загружаются в систему, используются для ее дообучения.
Среди других нововведений министерство анонсировало национальную программу генетического тестирования, направленную на выявление наследственных заболеваний и разработку единых стандартов для безопасного и этичного применения ИИ в медицине.
Сингапур обычно первым внедряет технологические достижения, а выделенная только на ИИ в здравоохранении сумма превышает аналогичные расходы в других странах, поэтому стоит наблюдать за результатами, чтобы сделать собственные выводы и перенимать опыт, который окажется удачным.
________________________________________
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
👍3🔥2👏1
Whisper от OpenAI, внедренный в ряде американских клиник, стал галлюцинировать
Whisper — инструмент для транскрипции аудио от OpenAI неожиданно стал галлюцинировать. Это явление, когда ИИ, казалось бы, «выдумывает» части текста, что критично неприемлемо для медицины, где точность важнее остальных параметров.
Способность генеративного ИИ «галлюцинировать» известна давно, но это было неожиданно для инструмента транскрипции, который должен воспроизводить текст, точно соответствующий представленному аудио. Однако оказалось, что Whisper добавляет ложную информацию, например, расовые комментарии или даже придуманные медицинские методы лечения.
Эксперты Мичиганского университета, изучающие публичные собрания, обнаружили галлюцинации той или иной степени более чем в половине из 100 изученных часов транскрипции.
Представитель OpenAI сообщил, что они работают над улучшением точности, включая уменьшение галлюцинаций, и напомнил, что Whisper предоставляется только вместе с политикой, которая запрещает его использование в «определённых ситуациях, связанных с важными решениями».Ну это как чат GPT или Claude предупреждают нас, что могут ошибаться, и важную информацию надо перепроверять.
💬 Это означает, что разработчикам необходимо искать инструменты и подходы, чтобы исключить возможность ИИ добавлять сгенерированные данные в задачах, которые требуют высокой точности. Кроме Whisper, существуют и другие решения для преобразования речи в текст и структурирования этого текста, такие как Google Speech-to-Text, Microsoft Azure Speech, IBM Watson Speech to Text, Amazon Transcribe, Deepgram и российская Speech2Text. Эти модели успешно справляются с задачей обработки невнятной речи, и, в отличие от Whisper, большинство из них не склонны к галлюцинациям.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
Whisper — инструмент для транскрипции аудио от OpenAI неожиданно стал галлюцинировать. Это явление, когда ИИ, казалось бы, «выдумывает» части текста, что критично неприемлемо для медицины, где точность важнее остальных параметров.
Способность генеративного ИИ «галлюцинировать» известна давно, но это было неожиданно для инструмента транскрипции, который должен воспроизводить текст, точно соответствующий представленному аудио. Однако оказалось, что Whisper добавляет ложную информацию, например, расовые комментарии или даже придуманные медицинские методы лечения.
Эксперты Мичиганского университета, изучающие публичные собрания, обнаружили галлюцинации той или иной степени более чем в половине из 100 изученных часов транскрипции.
Представитель OpenAI сообщил, что они работают над улучшением точности, включая уменьшение галлюцинаций, и напомнил, что Whisper предоставляется только вместе с политикой, которая запрещает его использование в «определённых ситуациях, связанных с важными решениями».Ну это как чат GPT или Claude предупреждают нас, что могут ошибаться, и важную информацию надо перепроверять.
💬 Это означает, что разработчикам необходимо искать инструменты и подходы, чтобы исключить возможность ИИ добавлять сгенерированные данные в задачах, которые требуют высокой точности. Кроме Whisper, существуют и другие решения для преобразования речи в текст и структурирования этого текста, такие как Google Speech-to-Text, Microsoft Azure Speech, IBM Watson Speech to Text, Amazon Transcribe, Deepgram и российская Speech2Text. Эти модели успешно справляются с задачей обработки невнятной речи, и, в отличие от Whisper, большинство из них не склонны к галлюцинациям.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
👍3🔥2👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ChatGPT теперь найдет вам пруфы новых исследований или клинических рекомендаций
OpenAI запустила новую интегрированную функцию поиска в Интернете для ChatGPT. Сейчас она доступна для платных подписчиков, но обещают, что в ближайшие недели учебные заведения и пользователи бесплатных аккаунтов тоже получат к ней доступ.
Вообще, ChatGPT уже и так использовал браузинг для поиска, но это был черный ящик для пользователя, теперь функция полностью интегрирована в интерфейс, и чат сам решает, когда использовать интернет для ответа. В этом случае в тексте появляются ссылки, а справа открывается панель с найденными ресурсами. И вы своим промптом можете изменить условия, просить уточнения и т.п. Подобный сервис уже есть у Microsoft Copilot и Google Gemini, но там используются более слабые и менее универсальные языковые модели.
Как это поможет работающим в медицине?
Первое, что стоит опробовать, это поиск актуальных научных публикаций, протоколов лечения, актуальных медицинских новостей - прямо в процессе общения с чатом. Например, врач может быстро узнать о новых одобренных препаратах, сравнить подходы к лечению или найти рекомендации международных организаций, не выходя из диалога. Причем общаться вы можете и на русском языке (раньше мы предпочитали английский, но сейчас чат понимает русский также хорошо).
В коротком видео - простой пример поиска актуальных медицинских исследований, но вы можете задавать любой вопрос. Если нужна помощь с промптом - пишите в комментарии.
Основные плюсы нововведения:
- Интерактивный доступ к информации: можно прямо тут же просить изменить условия, прочитать статью, выделить главное, найти что-то на эту же тему;
- Мгновенный доступ к исследованиям: вы найдете самые свежие данные, даже если они были опубликованы только что;
- Простота использования: поиск работает на всех платформах:— iOS, Android, Windows и macOS. А для браузера Google Chrome есть встроенное расширение.
Ну и главное - в последнее время ChatGPT стал намного точнее.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ChatGPT
OpenAI запустила новую интегрированную функцию поиска в Интернете для ChatGPT. Сейчас она доступна для платных подписчиков, но обещают, что в ближайшие недели учебные заведения и пользователи бесплатных аккаунтов тоже получат к ней доступ.
Вообще, ChatGPT уже и так использовал браузинг для поиска, но это был черный ящик для пользователя, теперь функция полностью интегрирована в интерфейс, и чат сам решает, когда использовать интернет для ответа. В этом случае в тексте появляются ссылки, а справа открывается панель с найденными ресурсами. И вы своим промптом можете изменить условия, просить уточнения и т.п. Подобный сервис уже есть у Microsoft Copilot и Google Gemini, но там используются более слабые и менее универсальные языковые модели.
Как это поможет работающим в медицине?
Первое, что стоит опробовать, это поиск актуальных научных публикаций, протоколов лечения, актуальных медицинских новостей - прямо в процессе общения с чатом. Например, врач может быстро узнать о новых одобренных препаратах, сравнить подходы к лечению или найти рекомендации международных организаций, не выходя из диалога. Причем общаться вы можете и на русском языке (раньше мы предпочитали английский, но сейчас чат понимает русский также хорошо).
В коротком видео - простой пример поиска актуальных медицинских исследований, но вы можете задавать любой вопрос. Если нужна помощь с промптом - пишите в комментарии.
Основные плюсы нововведения:
- Интерактивный доступ к информации: можно прямо тут же просить изменить условия, прочитать статью, выделить главное, найти что-то на эту же тему;
- Мгновенный доступ к исследованиям: вы найдете самые свежие данные, даже если они были опубликованы только что;
- Простота использования: поиск работает на всех платформах:— iOS, Android, Windows и macOS. А для браузера Google Chrome есть встроенное расширение.
Ну и главное - в последнее время ChatGPT стал намного точнее.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ChatGPT
👍3
МТС Future Crew: ИИ может заменить часть терапевтов в России уже в 2025 году
МТС Future Crew объявила о планах внедрения ИИ для частичной замены терапевтов в РФ уже к 2025-2026 гг. Этот проект призван компенсировать нехватку врачей, которая особенно остро ощущается в ряде российских регионов. По данным Минздрава, дефицит терапевтов в России превышает 30 тысяч специалистов (больше всего нехватка ощущается в Алтайском крае, Амурской области, Забайкалье и других нестоличных регионов, где в клиниках заняты около 60% ставок или даже меньше).
Предполагается, что новый ИИ-сервис будет работать как «умный фильтр», проводя первичное анкетирование, чтобы без живого терапевта решить задачу правильного выбора профильного специалиста (на основе оценки опроса пациента и изучения его медицинских документов) и сразу направить (и даже записать) туда пациента. Это позволит снизить нагрузку на терапевтов и сократить время ожидания медицинской помощи.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #Здравоохранение
МТС Future Crew объявила о планах внедрения ИИ для частичной замены терапевтов в РФ уже к 2025-2026 гг. Этот проект призван компенсировать нехватку врачей, которая особенно остро ощущается в ряде российских регионов. По данным Минздрава, дефицит терапевтов в России превышает 30 тысяч специалистов (больше всего нехватка ощущается в Алтайском крае, Амурской области, Забайкалье и других нестоличных регионов, где в клиниках заняты около 60% ставок или даже меньше).
Предполагается, что новый ИИ-сервис будет работать как «умный фильтр», проводя первичное анкетирование, чтобы без живого терапевта решить задачу правильного выбора профильного специалиста (на основе оценки опроса пациента и изучения его медицинских документов) и сразу направить (и даже записать) туда пациента. Это позволит снизить нагрузку на терапевтов и сократить время ожидания медицинской помощи.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #Здравоохранение
👍5🔥2❤1
Одобрен первый в мире ИИ-тест для быстрого определения сепсиса: Sepsis ImmunoScore от Prenosis
Сепсис – одна из ведущих причин смертности в больницах США, ежегодно поражающая около 1,7 млн человек (в других странах статистика похожая). Ситуация усугубляется в связи с появлением все большего количества бактерий, устойчивых к самым часто применяемым антибиотикам.
Для того, чтобы быстро и точно проводить диагностику рисков и выбирать вид терапии для пациентов в стационаре, был разработан Sepsis ImmunoScore от компании Prenosis – первый в мире диагностический теста, использующий ИИ для выявления сепсиса и оценки его тяжести.
Этот тест, одобренный FDA, основан на алгоритме, который анализирует 22 различных показателя здоровья, включая жизненно важные признаки и клеточные анализы крови. На основе этих данных система выдает риск-скоринг, определяющий вероятность того, что у пациента в ближайшие 24 часа. разовьется тяжелая форма сепсиса.
Уже подсчитано, что применение тесте повысило выживаемость минимум на 15%. Сейчас ведется оценка экономии времени персонала и эффективность от правильного подбора препарата.
Генеральный директор Prenosis Бобби Редди-младший подчеркивает, что их цель — не только своевременная диагностика, но и разработка эффективных препаратов для лечения тяжелых форм сепсиса. Понимание причин возникновения заболевания, лежащее в основе ImmunoScore, является ключом к новым перспективам в терапии.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #Диагностика #Сепсис
Сепсис – одна из ведущих причин смертности в больницах США, ежегодно поражающая около 1,7 млн человек (в других странах статистика похожая). Ситуация усугубляется в связи с появлением все большего количества бактерий, устойчивых к самым часто применяемым антибиотикам.
Для того, чтобы быстро и точно проводить диагностику рисков и выбирать вид терапии для пациентов в стационаре, был разработан Sepsis ImmunoScore от компании Prenosis – первый в мире диагностический теста, использующий ИИ для выявления сепсиса и оценки его тяжести.
Этот тест, одобренный FDA, основан на алгоритме, который анализирует 22 различных показателя здоровья, включая жизненно важные признаки и клеточные анализы крови. На основе этих данных система выдает риск-скоринг, определяющий вероятность того, что у пациента в ближайшие 24 часа. разовьется тяжелая форма сепсиса.
Уже подсчитано, что применение тесте повысило выживаемость минимум на 15%. Сейчас ведется оценка экономии времени персонала и эффективность от правильного подбора препарата.
Генеральный директор Prenosis Бобби Редди-младший подчеркивает, что их цель — не только своевременная диагностика, но и разработка эффективных препаратов для лечения тяжелых форм сепсиса. Понимание причин возникновения заболевания, лежащее в основе ImmunoScore, является ключом к новым перспективам в терапии.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #Диагностика #Сепсис
PR Newswire
PRENOSIS ANNOUNCES FDA DE NOVO MARKETING AUTHORIZATION OF THE SEPSIS IMMUNOSCORE™, ITS REVOLUTIONARY ARTIFICIAL INTELLIGENCE DIAGNOSTIC…
/PRNewswire/ -- Prenosis, Inc., an artificial intelligence company enabling precision medicine in acute care, today announced the U.S. Food and Drug...
👍2🔥1
ИИ-агенты вместо молодых ученых: новый подход Гарвардской медицинской школы
Гарвардская медицинская школа предлагает использовать ИИ-агентов в качестве «молодых ученых» — виртуальных помощников, которые берут на себя сложные и рутинные задачи. Эти ИИ-агенты не только выполняют трудную работу быстро, но и способны думать, формулировать гипотезы и адаптироваться к новым данным.
ИИ-агенты используют мощность анализа данных и человеческую способность к творческому мышлению. Они создают модели клеток, предсказывают реакции организма на лекарства и генетические изменения, а также предлагают идеи для экспериментов.
Эти модели представляют собой программы, которые знают все про то, как протекают процессы в клетках и тканях. Это комбинация лингвистических моделей, нейронных сетей, алгоритмов и глубокого обучения.
ИИ обрабатывает большие объемы данных, включая информацию о генах и биохимических реакциях, чтобы находить закономерности и делать прогнозы.
ИИ-агентов сначала обучают на исторических данных, затем тестируют на новых данных, чтобы проверить точность прогнозов. Весь процесс контролируют специалисты, которые помогают корректировать ошибки и улучшать результаты.
Взаимодействие с ИИ-агентами похоже на общение с коллегами. Специалисты могут задавать им вопросы и получать развернутые ответы с анализом данных. Врач, например, может спросить, как препарат повлияет на группу пациентов, и получить подробный ответ на понятном языке.
Эти виртуальные «молодые ученые» помогают настоящим ученым избавиться от рутины и ускорить исследования, делая подход к лечению пациентов более персонализированным. Они могут обрабатывать данные, составлять отчеты и готовить документы, освобождая время для творческих задач и принятия решений.
Гарвардские исследователи уверены, что такие агенты помогут точно и быстро разрабатывать персонализированные планы лечения, новые препараты, рассчитывать побочные эффекты, использовать ИИ для моделирования их воздействия на клетки, что помогает предвидеть побочные эффекты и улучшить результат.
Кроме того, ИИ-агенты могут стать основой для систем поддержки принятия решений: они анализируют историю болезни пациента и предлагают наиболее подходящие варианты лечения.
В Гарварде считают, что это шаг к повышению эффективности и качества медицинской помощи, потому что помощники облегчают работу исследователей и врачей, снижают затраты и ускоряют внедрение новых технологий.
ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
Гарвардская медицинская школа предлагает использовать ИИ-агентов в качестве «молодых ученых» — виртуальных помощников, которые берут на себя сложные и рутинные задачи. Эти ИИ-агенты не только выполняют трудную работу быстро, но и способны думать, формулировать гипотезы и адаптироваться к новым данным.
ИИ-агенты используют мощность анализа данных и человеческую способность к творческому мышлению. Они создают модели клеток, предсказывают реакции организма на лекарства и генетические изменения, а также предлагают идеи для экспериментов.
Эти модели представляют собой программы, которые знают все про то, как протекают процессы в клетках и тканях. Это комбинация лингвистических моделей, нейронных сетей, алгоритмов и глубокого обучения.
ИИ обрабатывает большие объемы данных, включая информацию о генах и биохимических реакциях, чтобы находить закономерности и делать прогнозы.
ИИ-агентов сначала обучают на исторических данных, затем тестируют на новых данных, чтобы проверить точность прогнозов. Весь процесс контролируют специалисты, которые помогают корректировать ошибки и улучшать результаты.
Взаимодействие с ИИ-агентами похоже на общение с коллегами. Специалисты могут задавать им вопросы и получать развернутые ответы с анализом данных. Врач, например, может спросить, как препарат повлияет на группу пациентов, и получить подробный ответ на понятном языке.
Эти виртуальные «молодые ученые» помогают настоящим ученым избавиться от рутины и ускорить исследования, делая подход к лечению пациентов более персонализированным. Они могут обрабатывать данные, составлять отчеты и готовить документы, освобождая время для творческих задач и принятия решений.
Гарвардские исследователи уверены, что такие агенты помогут точно и быстро разрабатывать персонализированные планы лечения, новые препараты, рассчитывать побочные эффекты, использовать ИИ для моделирования их воздействия на клетки, что помогает предвидеть побочные эффекты и улучшить результат.
Кроме того, ИИ-агенты могут стать основой для систем поддержки принятия решений: они анализируют историю болезни пациента и предлагают наиболее подходящие варианты лечения.
В Гарварде считают, что это шаг к повышению эффективности и качества медицинской помощи, потому что помощники облегчают работу исследователей и врачей, снижают затраты и ускоряют внедрение новых технологий.
ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
👍4
Google DeepMind разрешил разрешил свободно использовать свой ИИ-проект моделирования белков
Google DeepMind сделала код AlphaFold3 доступным для научных учреждений.
AlphaFold3 - это основанная на ИИ программа, которая умеет предсказывать, как поведут себя белки при взаимодействии друг с другом и с другими молекулами (например, с ДНК). Это помогает понять, как работают болезни, и найти новые способы их лечения. Теперь учёные могут использовать этот инструмент для некоммерческих исследований.
В прикладном смысле AlphaFold3 позволяет быстро (в тысячи раз быстрее, чем без ИИ) искать новые лекарства и разрабатывать персонализированные методы лечения. С помощью AlphaFold уже найдены сотни тысяч молекул, которые стали основой препаратов нового поколения.
На рынок вышли и другие версии инструментов на основе AlphaFold3. Например, Chai Discovery позволяет моделировать взаимодействия белков с потенциальными лекарствами через веб-сервис, что делает технологии более доступными.
Для чего вы уже сейчас можете использовать программу:
Анализ белков: моделирование новых белков и их взаимодействий с молекулами.
Поиск новых лекарств: оценка эффективности молекул и ускорения поиска новых лекарств.
Персонализированное лечение: подбор индивидуального лечения, особенно в онкологии и генетике.
Научные открытия: ускорения исследований и расчетов.
Совместные проекты: работа с другими учеными, подготовка совместных публикаций и проверка гипотез при пересекающихся проектах.
Фактически это решение может резко ускорить появление новых препаратов от заболеваний, которые раньше считались неизлечимыми.
Например, AlphaFold уже помог в создании прототипа лекарства от целиакии и в изобретении антибиотика, действующего на бактерии, резистентные к третьей линии.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #AlphaFold #DeepMind
Google DeepMind сделала код AlphaFold3 доступным для научных учреждений.
AlphaFold3 - это основанная на ИИ программа, которая умеет предсказывать, как поведут себя белки при взаимодействии друг с другом и с другими молекулами (например, с ДНК). Это помогает понять, как работают болезни, и найти новые способы их лечения. Теперь учёные могут использовать этот инструмент для некоммерческих исследований.
В прикладном смысле AlphaFold3 позволяет быстро (в тысячи раз быстрее, чем без ИИ) искать новые лекарства и разрабатывать персонализированные методы лечения. С помощью AlphaFold уже найдены сотни тысяч молекул, которые стали основой препаратов нового поколения.
На рынок вышли и другие версии инструментов на основе AlphaFold3. Например, Chai Discovery позволяет моделировать взаимодействия белков с потенциальными лекарствами через веб-сервис, что делает технологии более доступными.
Для чего вы уже сейчас можете использовать программу:
Анализ белков: моделирование новых белков и их взаимодействий с молекулами.
Поиск новых лекарств: оценка эффективности молекул и ускорения поиска новых лекарств.
Персонализированное лечение: подбор индивидуального лечения, особенно в онкологии и генетике.
Научные открытия: ускорения исследований и расчетов.
Совместные проекты: работа с другими учеными, подготовка совместных публикаций и проверка гипотез при пересекающихся проектах.
Фактически это решение может резко ускорить появление новых препаратов от заболеваний, которые раньше считались неизлечимыми.
Например, AlphaFold уже помог в создании прототипа лекарства от целиакии и в изобретении антибиотика, действующего на бактерии, резистентные к третьей линии.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #AlphaFold #DeepMind
GitHub
GitHub - google-deepmind/alphafold3: AlphaFold 3 inference pipeline.
AlphaFold 3 inference pipeline. Contribute to google-deepmind/alphafold3 development by creating an account on GitHub.
👍2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Робот-хирург учится по видео: шаг к автономной хирургии
Исследователи из Университета Джонса Хопкинса и Стэнфордского университета обучили робота выполнять хирургические операции, наблюдая за видео опытных врачей. Фактически это первый случай успешного применения технологии имитационного обучения в медицинской робототехнике.
🤖 В чем суть открытия?
До этого момента каждый шаг роботизированной операции приходилось кодировать вручную: то есть программисты детально прописывали все действия робота: от положения инструментов до последовательности движений для выполнения задачи. Например, чтобы робот наложил швы, требовалось вручную программировать траекторию иглы, скорость ее движения, силу протяжки. Каждый этап требовал корректировки . Этот процесс занимал не только месяцы, но и годы для моделирования и тестирования одного типа задачи.
Теперь достаточно загрузить видео процедуры, чтобы модель искусственного интеллекта самостоятельно "поняла", как выполнять задачу, благодаря алгоритмам машинного обучения. Обученный таким образом робот успешно справился с манипуляцией иглой, подъемом тканей и наложением швов — на уровне человека-хирурга.
🩺 Как это работает?
Система использует архитектуру машинного обучения, подобную той, что лежит в основе ChatGPT, но "говорит" на языке роботики — кинематике (точнее - математике кинематики). Обучение проводится на видео, снятых с камер, установленных на роботах da Vinci. Эти записи хранятся в обширной архивной базе данных, созданной хирургами всего мира.
Особенности подхода:
Робот обучается на "относительных" движениях, а не фиксированных действиях, что делает его более точным.
Система способна "догадываться", как исправить ошибку. Например, если робот уронит
иглу, он поднимет её самостоятельно и продолжит операцию.
💡 Что дальше?
Технология открывает путь к созданию полностью автономных роботов-хирургов, которые смогут выполнять сложные операции без вмешательства человека. Использование имитационного обучения значительно ускоряет процесс обучения — вместо десятилетий ручного кодирования робота можно обучить за считанные дни.
Сейчас команда работает над тем, чтобы обучить робота проводить не только отдельные процедуры, но и полноценные операции. Это позволит сократить количество медицинских ошибок, повысить точность и сделать хирургическую помощь более доступной.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #Робототехника
Исследователи из Университета Джонса Хопкинса и Стэнфордского университета обучили робота выполнять хирургические операции, наблюдая за видео опытных врачей. Фактически это первый случай успешного применения технологии имитационного обучения в медицинской робототехнике.
🤖 В чем суть открытия?
До этого момента каждый шаг роботизированной операции приходилось кодировать вручную: то есть программисты детально прописывали все действия робота: от положения инструментов до последовательности движений для выполнения задачи. Например, чтобы робот наложил швы, требовалось вручную программировать траекторию иглы, скорость ее движения, силу протяжки. Каждый этап требовал корректировки . Этот процесс занимал не только месяцы, но и годы для моделирования и тестирования одного типа задачи.
Теперь достаточно загрузить видео процедуры, чтобы модель искусственного интеллекта самостоятельно "поняла", как выполнять задачу, благодаря алгоритмам машинного обучения. Обученный таким образом робот успешно справился с манипуляцией иглой, подъемом тканей и наложением швов — на уровне человека-хирурга.
🩺 Как это работает?
Система использует архитектуру машинного обучения, подобную той, что лежит в основе ChatGPT, но "говорит" на языке роботики — кинематике (точнее - математике кинематики). Обучение проводится на видео, снятых с камер, установленных на роботах da Vinci. Эти записи хранятся в обширной архивной базе данных, созданной хирургами всего мира.
Особенности подхода:
Робот обучается на "относительных" движениях, а не фиксированных действиях, что делает его более точным.
Система способна "догадываться", как исправить ошибку. Например, если робот уронит
иглу, он поднимет её самостоятельно и продолжит операцию.
💡 Что дальше?
Технология открывает путь к созданию полностью автономных роботов-хирургов, которые смогут выполнять сложные операции без вмешательства человека. Использование имитационного обучения значительно ускоряет процесс обучения — вместо десятилетий ручного кодирования робота можно обучить за считанные дни.
Сейчас команда работает над тем, чтобы обучить робота проводить не только отдельные процедуры, но и полноценные операции. Это позволит сократить количество медицинских ошибок, повысить точность и сделать хирургическую помощь более доступной.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #Робототехника
🔥7👍2
DeepL Voice выпустил новый ИИ-инструмент для синхронного перевода конференций и переговоров
Компания DeepL, известная своим ИИ-продуктом, дающим максимально точные текстовые переводы, представила DeepL Voice — сервис, позволяющий переводить устную речь в реальном времени. Поддерживаются 33 языка, включая русский.
Как это работает?
DeepL Voice переводит устную речь в текстовый формат, причем делает это лучше конкурентов. И его можно использовать прямо во время конференций.
Например, в Microsoft Teams: вы говорите на своем языке, собеседники на другом. Система распознает речь каждого участника, моментально переводит и отображает результат в виде субтитров (четких и грамотных) на экране. Вы видите оригинальную речь и перевод одновременно, что упрощает понимание.
На смартфоне: если вы используете приложение на мобильном устройстве для личного разговора, текст перевода отображается зеркально. Это удобно для собеседника, который может видеть перевод прямо на вашем экране.
DeepL Voice пока не поддерживает звуковой перевод, но текстовый формат позволяет избежать задержек и максимально ускорить коммуникацию.
Почему это важно для медицины?
Общение с пациентами: врачи могут мгновенно переводить речь пациентов, говорящих на разных языках, повышая точность диагностики.
Международные консультации: система уже в тестовом режиме помогает врачам из разных стран общаться без языкового барьера.
Обучение и конференции: переводчики больше не нужны — любой участник может читать перевод в реальном времени.
Что дальше?
Пока DeepL Voice интегрирован только с Microsoft Teams, но компания планирует расширять возможности и добавлять поддержку других платформ, таких как Zoom и Google Meet. Также можно использовать собственное приложение DeepL, предоставив ему доступ к микрофону и динамикам устройства. В будущем сервис может начать работать с аудио- и видеопереводом.
При разработке специализированных медицинских программ на основе ИИ (например, наш MislabMedAI) мы используем аналогичную технологию, только добавляем специализированную медицинскую терминологию, которая позволяет точнее строить именно медицинские тексты.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #Медицинские_переводы
Компания DeepL, известная своим ИИ-продуктом, дающим максимально точные текстовые переводы, представила DeepL Voice — сервис, позволяющий переводить устную речь в реальном времени. Поддерживаются 33 языка, включая русский.
Как это работает?
DeepL Voice переводит устную речь в текстовый формат, причем делает это лучше конкурентов. И его можно использовать прямо во время конференций.
Например, в Microsoft Teams: вы говорите на своем языке, собеседники на другом. Система распознает речь каждого участника, моментально переводит и отображает результат в виде субтитров (четких и грамотных) на экране. Вы видите оригинальную речь и перевод одновременно, что упрощает понимание.
На смартфоне: если вы используете приложение на мобильном устройстве для личного разговора, текст перевода отображается зеркально. Это удобно для собеседника, который может видеть перевод прямо на вашем экране.
DeepL Voice пока не поддерживает звуковой перевод, но текстовый формат позволяет избежать задержек и максимально ускорить коммуникацию.
Почему это важно для медицины?
Общение с пациентами: врачи могут мгновенно переводить речь пациентов, говорящих на разных языках, повышая точность диагностики.
Международные консультации: система уже в тестовом режиме помогает врачам из разных стран общаться без языкового барьера.
Обучение и конференции: переводчики больше не нужны — любой участник может читать перевод в реальном времени.
Что дальше?
Пока DeepL Voice интегрирован только с Microsoft Teams, но компания планирует расширять возможности и добавлять поддержку других платформ, таких как Zoom и Google Meet. Также можно использовать собственное приложение DeepL, предоставив ему доступ к микрофону и динамикам устройства. В будущем сервис может начать работать с аудио- и видеопереводом.
При разработке специализированных медицинских программ на основе ИИ (например, наш MislabMedAI) мы используем аналогичную технологию, только добавляем специализированную медицинскую терминологию, которая позволяет точнее строить именно медицинские тексты.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #Медицинские_переводы
Telegram
ИИ в медицине
Новости и практическое руководство по применению ИИ в обычной работе врача.
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
🔥5👍1
ИИ и генетика помогают страховщикам отсеивать «генетически неблагонадежных» клиентов
🧬В США недавно произошла история, которая может изменить весь мир медицинского страхования. 60-летний Билл решился на генетическое обследование 4 года назад, после того как его брату поставили диагноз БАС (боковой амиотрофический склероз). В семье уже были случаи БАС по мужской линии, но это считалось простым совпадением. Сам Билл совершенно здоров, но вот генетический тест показал наличие мутации, которая означала, что риск развития БАС у него значительно выше, чем у среднестатистического человека того же пола и возраста. Поэтому он решил расширить свою страховку, чтобы в случае заболевания не разорить семью. Но неосторожно сообщил страховой о причинах. И… получил отказ.
А в профессиональной среде страховщиков ходят разговоры, что такие проверки хорошо бы сделать обязательными, чтобы «планировать расходы». А на деле – отказывать в страховании пациентам с высокими рисками.
🤖 Роль искусственного интеллекта в страховой дискриминации
И роль ИИ в этой истории велика. Во-первых, именно с его помощью удалось автоматизировать секвенирование и создание отчетов. Во-вторых, страховые компании активно внедряют его для анализа генетических данных, для многофакторной оценки рисков и для автоматического расчета возможных потерь.
И фактически здоровые люди, которые никак не могут повлиять на свою наследственность, могут быть признаны «генетически неблагонадёжными».
Это одна и самых сложных этических дилемм на стыке медицины и ИИ, которые нам предстоит решить.
- Справедливо ли отказывать в страховании (или делать стоимость полиса заградительной) здоровым людям на основе генетической предрасположенности?
- Как защитить права людей, чьи генетические данные используются против них?
- Не приведет ли страх перед дискриминацией к отказу от потенциально жизнеспасающего генетического тестирования?
А если учесть, что активно развиваются технологии отбора и коррекции эмбриона на самых ранних стадиях, уже мы с вами можем успеть увидеть развитие нового поколения супер-людей, возможности которых будут определяться не случайным везением, а быть результатом вполне осознанного выбора. И это очень тонкая и страшная грань.
🔑 Пути решения
Понятно, что начинать надо с разработки законодательной базы, защиты генетической информации и поиска баланса между развитием технологий и правами человека. И думать об этом уже сейчас. Иначе современные достижения вместо работы на благо человечества и поиска новых лекарств и способов лечения станут способом дискриминации.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #Генетика #ИИ_в_медицине
🧬В США недавно произошла история, которая может изменить весь мир медицинского страхования. 60-летний Билл решился на генетическое обследование 4 года назад, после того как его брату поставили диагноз БАС (боковой амиотрофический склероз). В семье уже были случаи БАС по мужской линии, но это считалось простым совпадением. Сам Билл совершенно здоров, но вот генетический тест показал наличие мутации, которая означала, что риск развития БАС у него значительно выше, чем у среднестатистического человека того же пола и возраста. Поэтому он решил расширить свою страховку, чтобы в случае заболевания не разорить семью. Но неосторожно сообщил страховой о причинах. И… получил отказ.
А в профессиональной среде страховщиков ходят разговоры, что такие проверки хорошо бы сделать обязательными, чтобы «планировать расходы». А на деле – отказывать в страховании пациентам с высокими рисками.
🤖 Роль искусственного интеллекта в страховой дискриминации
И роль ИИ в этой истории велика. Во-первых, именно с его помощью удалось автоматизировать секвенирование и создание отчетов. Во-вторых, страховые компании активно внедряют его для анализа генетических данных, для многофакторной оценки рисков и для автоматического расчета возможных потерь.
И фактически здоровые люди, которые никак не могут повлиять на свою наследственность, могут быть признаны «генетически неблагонадёжными».
Это одна и самых сложных этических дилемм на стыке медицины и ИИ, которые нам предстоит решить.
- Справедливо ли отказывать в страховании (или делать стоимость полиса заградительной) здоровым людям на основе генетической предрасположенности?
- Как защитить права людей, чьи генетические данные используются против них?
- Не приведет ли страх перед дискриминацией к отказу от потенциально жизнеспасающего генетического тестирования?
А если учесть, что активно развиваются технологии отбора и коррекции эмбриона на самых ранних стадиях, уже мы с вами можем успеть увидеть развитие нового поколения супер-людей, возможности которых будут определяться не случайным везением, а быть результатом вполне осознанного выбора. И это очень тонкая и страшная грань.
🔑 Пути решения
Понятно, что начинать надо с разработки законодательной базы, защиты генетической информации и поиска баланса между развитием технологий и правами человека. И думать об этом уже сейчас. Иначе современные достижения вместо работы на благо человечества и поиска новых лекарств и способов лечения станут способом дискриминации.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #Генетика #ИИ_в_медицине
👍5🤯2
Узбекистан решил ускорить внедрение ИИ во все сферы государства
🤖 В Узбекистане утвердили стратегию развития искусственного интеллекта до 2030 года. Документ включает четкие цели: внедрение новых сервисов, развитие науки и использование ИИ в повседневной жизни.
🔍 Что планируется:
📈 Разработать продукты и услуги на основе ИИ на общую сумму $1,5 млрд.;
💻 Сделать так, чтобы 10% всех сервисов на портале my.gov.uz работали с помощью ИИ;
🏢 Открыть 10 научных лабораторий и запустить мощные вычислительные серверы;
🌍 Попасть в топ-50 стран мира по готовности к использованию ИИ;
📅 Уже к 2025 году планируется создать базу big data для поддержки проектов и исследований, а к 2026 году — запустить вычислительные мощности для работы с массивами данных.
Внедрять ИИ в здравоохранение Узбекистан начал с 2021 года - был запущен пилотный проект по диагностике пневмонии на основе анализа КТ и рака молочной железы на основе анализа маммографии (Norma). Но общая стратегия, учитывающая, в том числе, вопросы угроз, принята впервые.
Как в СНГ?
Из стран СНГ разработанная стратегия развития и внедрения ИИ есть в России (принята в 2019 году, обновлена в 2024 году) и в Казахстане. Аналогичные документы разрабатывают в Беларуси и Армении.
Если вы работаете в сфере ИИ (особенно в медицине), самое время выходить со своими проектами в эти страны.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #Узбекистан #Медицина #СНГ
🤖 В Узбекистане утвердили стратегию развития искусственного интеллекта до 2030 года. Документ включает четкие цели: внедрение новых сервисов, развитие науки и использование ИИ в повседневной жизни.
🔍 Что планируется:
📈 Разработать продукты и услуги на основе ИИ на общую сумму $1,5 млрд.;
💻 Сделать так, чтобы 10% всех сервисов на портале my.gov.uz работали с помощью ИИ;
🏢 Открыть 10 научных лабораторий и запустить мощные вычислительные серверы;
🌍 Попасть в топ-50 стран мира по готовности к использованию ИИ;
📅 Уже к 2025 году планируется создать базу big data для поддержки проектов и исследований, а к 2026 году — запустить вычислительные мощности для работы с массивами данных.
Внедрять ИИ в здравоохранение Узбекистан начал с 2021 года - был запущен пилотный проект по диагностике пневмонии на основе анализа КТ и рака молочной железы на основе анализа маммографии (Norma). Но общая стратегия, учитывающая, в том числе, вопросы угроз, принята впервые.
Как в СНГ?
Из стран СНГ разработанная стратегия развития и внедрения ИИ есть в России (принята в 2019 году, обновлена в 2024 году) и в Казахстане. Аналогичные документы разрабатывают в Беларуси и Армении.
Если вы работаете в сфере ИИ (особенно в медицине), самое время выходить со своими проектами в эти страны.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #Узбекистан #Медицина #СНГ
Telegram
ИИ в медицине
Новости и практическое руководство по применению ИИ в обычной работе врача.
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
Наша цель - руководить ИИ, а не подчиняться.
Автор и вдохновитель канала: @SmartMedAI
Мы в ФБ https://www.facebook.com/MISMedAI/
👍1
⚛️ В Петербурге решили, что ИИ уже лучше плохого врача
Внедрение ИИ в российскую медицину стало главной темой круглого стола, который "Фонтанка" провела в Санкт-Петербурге. Проектный офис «Цифровая экономика» представил статистику: в финансовом секторе российской экономики с ИИ в том или ином виде работают 95% компаний (банки часто первыми внедряют технологии - от электронной очереди до личного кабинета), в сфере малого бизнеса - 45% компаний, в обрабатывающей промышленности и медицине — пока всего 16%.
⚡️ ИИ в диагностике и рутинных задачах
При этом эксперты подчеркнули, что ИИ уже активно используется в диагностике, особенно при оценке медицинских изображений. Первично снимки анализирует ИИ, а врач подключается, только если алгоритм что-то заподозрит.
Ключевой задачей ИИ (мы об этом тоже не раз писали) участники считают избавление врачей от рутины. Врачебный прием часто включает долгую работу с документами, и именно это может упростить ИИ: врач проводит осмотр, а ИИ слушает и заполняет протокол, проверяет правильность назначений и т.п.
✍️ Консолидация данных и исследовательская работа
ИИ помогает консолидировать большие объемы данных, что важно для исследований. Например, при анализе данных о применении статинов ИИ позволил собрать информацию и предоставить врачам реальные сведения об эффективности препаратов в различных ситуациях. Автоматизация структурирования данных позволяет специалистам быстрее и точнее проводить исследования, снижая затраты времени и ресурсов.
✨ Преимущества ИИ в медицине
Отмечалось, что ИИ эффективнее всего работает там, где нужно анализировать большие объемы данных. ИИ в медицине помогает выявлять аномалии, анализировать сложные наборы информации и предоставлять врачам рекомендации на основе самых актуальных исследований.
🧐 Сопротивление изменениям и осторожность в внедрении
Несмотря на видимые преимущества, внедрение ИИ встречает некоторые трудности. Например, в одной из больниц ИИ-система предсказывала риски ухудшения состояния пациентов в реанимации, но после двух ошибок врачи отказались от системы, решив, что ответственность за ошибки алгоритма слишком высока. В целом отказаться от ИИ будет нельзя, и врачам придется учиться жить в новых реалиях.
Также было отмечено, что врачи относятся к ИИ с осторожностью, поскольку технология может создать ложное чувство уверенности у специалистов низкой квалификации. Однако в будущем спрос на решения, автоматизирующие диагностику и лечение, будет только расти, что постепенно приведет к массовому внедрению ИИ в медицинскую практику.
⏳ Будущее медицины с ИИ
Участники круглого стола выразили уверенность, что ИИ не заменит врачей, но станет их надежным помощником, повышающим качество медицинской помощи и сокращающим временные затраты на выполнение рутинных задач. Технология уже сегодня демонстрирует высокую эффективность в обработке медицинских изображений и поддержке исследований, а также помогает врачам освобождать время для более важной работы с пациентами.
👉 Эксклюзивный комментарий участника круглого стола Евгения Когана (компания "Коста", МИС "Авиценна", активно внедряют ИИ в ежедневную практику врачей):
"В ближайшее время мы увидим значительное проникновение ИИ в повседневную работу врача. Наша компания, например, разрабатывает решение для автоматического заполнения протокола осмотра на основании расшифровки разговора врача с пациентом. Мы видим живой интерес к этому и в государственных больницах, и в частных медцентрах. Многие коллеги также готовят новые инструменты — системы поддержки принятия решений, которые скоро станут естественной частью рабочего места врача."
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
Внедрение ИИ в российскую медицину стало главной темой круглого стола, который "Фонтанка" провела в Санкт-Петербурге. Проектный офис «Цифровая экономика» представил статистику: в финансовом секторе российской экономики с ИИ в том или ином виде работают 95% компаний (банки часто первыми внедряют технологии - от электронной очереди до личного кабинета), в сфере малого бизнеса - 45% компаний, в обрабатывающей промышленности и медицине — пока всего 16%.
⚡️ ИИ в диагностике и рутинных задачах
При этом эксперты подчеркнули, что ИИ уже активно используется в диагностике, особенно при оценке медицинских изображений. Первично снимки анализирует ИИ, а врач подключается, только если алгоритм что-то заподозрит.
Ключевой задачей ИИ (мы об этом тоже не раз писали) участники считают избавление врачей от рутины. Врачебный прием часто включает долгую работу с документами, и именно это может упростить ИИ: врач проводит осмотр, а ИИ слушает и заполняет протокол, проверяет правильность назначений и т.п.
✍️ Консолидация данных и исследовательская работа
ИИ помогает консолидировать большие объемы данных, что важно для исследований. Например, при анализе данных о применении статинов ИИ позволил собрать информацию и предоставить врачам реальные сведения об эффективности препаратов в различных ситуациях. Автоматизация структурирования данных позволяет специалистам быстрее и точнее проводить исследования, снижая затраты времени и ресурсов.
✨ Преимущества ИИ в медицине
Отмечалось, что ИИ эффективнее всего работает там, где нужно анализировать большие объемы данных. ИИ в медицине помогает выявлять аномалии, анализировать сложные наборы информации и предоставлять врачам рекомендации на основе самых актуальных исследований.
🧐 Сопротивление изменениям и осторожность в внедрении
Несмотря на видимые преимущества, внедрение ИИ встречает некоторые трудности. Например, в одной из больниц ИИ-система предсказывала риски ухудшения состояния пациентов в реанимации, но после двух ошибок врачи отказались от системы, решив, что ответственность за ошибки алгоритма слишком высока. В целом отказаться от ИИ будет нельзя, и врачам придется учиться жить в новых реалиях.
Также было отмечено, что врачи относятся к ИИ с осторожностью, поскольку технология может создать ложное чувство уверенности у специалистов низкой квалификации. Однако в будущем спрос на решения, автоматизирующие диагностику и лечение, будет только расти, что постепенно приведет к массовому внедрению ИИ в медицинскую практику.
⏳ Будущее медицины с ИИ
Участники круглого стола выразили уверенность, что ИИ не заменит врачей, но станет их надежным помощником, повышающим качество медицинской помощи и сокращающим временные затраты на выполнение рутинных задач. Технология уже сегодня демонстрирует высокую эффективность в обработке медицинских изображений и поддержке исследований, а также помогает врачам освобождать время для более важной работы с пациентами.
👉 Эксклюзивный комментарий участника круглого стола Евгения Когана (компания "Коста", МИС "Авиценна", активно внедряют ИИ в ежедневную практику врачей):
"В ближайшее время мы увидим значительное проникновение ИИ в повседневную работу врача. Наша компания, например, разрабатывает решение для автоматического заполнения протокола осмотра на основании расшифровки разговора врача с пациентом. Мы видим живой интерес к этому и в государственных больницах, и в частных медцентрах. Многие коллеги также готовят новые инструменты — системы поддержки принятия решений, которые скоро станут естественной частью рабочего места врача."
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
ФОНТАНКА.ру
«Искусственный интеллект уже соображает лучше плохого врача». Как медицина, финансы и строительство пытаются подружиться с нейросетями
В финансовом секторе российской экономики с инструментами искусственного интеллекта в том или ином виде работают 95% компаний.
👍6
FDA разрабатывает глобальные правила для генеративного ИИ в медицине
FDA (Управление по контролю за продуктами и лекарствами США) начинает работу по разработке глобальных стандартов регулирования медицинских устройств, основанных на генеративном искусственном интеллекте (GenAI). Новые подходы направлены на повышение безопасности пациентов и разработку правовой базы для безопасного применения ИИ в медицине.
🧠 Генеративный ИИ: что это и как он работает?
Генеративный ИИ — это вид искусственного интеллекта, который создаёт новые тексты, изображения и другие данные. В отличие от традиционных моделей, которые анализируют закономерности, генеративные модели способны генерировать уникальный контент, адаптированный под конкретные задачи.
Примеры применения в медицине:
- Симуляции пациентов для подготовки врачей;
- Автоматизация рутинной клинической документации;
- Подсказки и рекомендации врачам в процессе работы;
Такие технологии обещают существенно облегчить жизнь медицинского персонала и повысить качество обслуживания пациентов. Однако их применение связано с определёнными рисками.
⚠️ Риски и вызовы генеративного ИИ
Одной из главных проблем остаётся "галлюцинирование" — ситуация, когда ИИ создаёт ложные или неточные данные. В медицине подобные ошибки могут быть критичными, например, в случаях неправильного диагноза или неверных рекомендаций по лечению.
Поэтому регулирование таких технологий требует строгого контроля на всех этапах их жизненного цикла.
📋 Подход FDA: Total Product Lifecycle
FDA применяет методику Total Product Lifecycle (TPLC), которая охватывает весь жизненный цикл устройства:
- Разработку и тестирование;
- Внедрение в практику;
- Постмаркетинговый мониторинг работы модели.
Это особенно важно для генеративного ИИ, поскольку его модели не статичны — они могут обучаться и адаптироваться с течением времени.
Особенности регулирования генеративного ИИ:
Устройства, дающие медицинские рекомендации, проходят самый строгий контроль.
Для административных задач требования менее жёсткие.
Производители обязаны предоставлять данные об обучении моделей и методы контроля качества.
FDA также требует прозрачности работы сторонних решений (например, моделей OpenAI или Anthropic), которые активно используются разработчиками медицинских устройств.
🌍 Влияние на мировую практику
Стандарты, которые разрабатывает FDA, становятся ориентиром для других стран. Установление чётких правил делает применение генеративного ИИ более безопасным и эффективным, что помогает минимизировать риски и раскрыть потенциал технологий.
Возможности генеративного ИИ в медицине:
- Снижение нагрузки на врачей;
- Увеличение точности диагностики;
- Улучшение качества медицинской помощи.
Однако для успешного внедрения необходимы прозрачные механизмы контроля и гибкое регулирование, учитывающее специфику технологий.
Как показывает практика, следом за FDA аналогичные стандарты примут профессиональные ассоциации большинства стран.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #FDA
FDA (Управление по контролю за продуктами и лекарствами США) начинает работу по разработке глобальных стандартов регулирования медицинских устройств, основанных на генеративном искусственном интеллекте (GenAI). Новые подходы направлены на повышение безопасности пациентов и разработку правовой базы для безопасного применения ИИ в медицине.
🧠 Генеративный ИИ: что это и как он работает?
Генеративный ИИ — это вид искусственного интеллекта, который создаёт новые тексты, изображения и другие данные. В отличие от традиционных моделей, которые анализируют закономерности, генеративные модели способны генерировать уникальный контент, адаптированный под конкретные задачи.
Примеры применения в медицине:
- Симуляции пациентов для подготовки врачей;
- Автоматизация рутинной клинической документации;
- Подсказки и рекомендации врачам в процессе работы;
Такие технологии обещают существенно облегчить жизнь медицинского персонала и повысить качество обслуживания пациентов. Однако их применение связано с определёнными рисками.
⚠️ Риски и вызовы генеративного ИИ
Одной из главных проблем остаётся "галлюцинирование" — ситуация, когда ИИ создаёт ложные или неточные данные. В медицине подобные ошибки могут быть критичными, например, в случаях неправильного диагноза или неверных рекомендаций по лечению.
Поэтому регулирование таких технологий требует строгого контроля на всех этапах их жизненного цикла.
📋 Подход FDA: Total Product Lifecycle
FDA применяет методику Total Product Lifecycle (TPLC), которая охватывает весь жизненный цикл устройства:
- Разработку и тестирование;
- Внедрение в практику;
- Постмаркетинговый мониторинг работы модели.
Это особенно важно для генеративного ИИ, поскольку его модели не статичны — они могут обучаться и адаптироваться с течением времени.
Особенности регулирования генеративного ИИ:
Устройства, дающие медицинские рекомендации, проходят самый строгий контроль.
Для административных задач требования менее жёсткие.
Производители обязаны предоставлять данные об обучении моделей и методы контроля качества.
FDA также требует прозрачности работы сторонних решений (например, моделей OpenAI или Anthropic), которые активно используются разработчиками медицинских устройств.
🌍 Влияние на мировую практику
Стандарты, которые разрабатывает FDA, становятся ориентиром для других стран. Установление чётких правил делает применение генеративного ИИ более безопасным и эффективным, что помогает минимизировать риски и раскрыть потенциал технологий.
Возможности генеративного ИИ в медицине:
- Снижение нагрузки на врачей;
- Увеличение точности диагностики;
- Улучшение качества медицинской помощи.
Однако для успешного внедрения необходимы прозрачные механизмы контроля и гибкое регулирование, учитывающее специфику технологий.
Как показывает практика, следом за FDA аналогичные стандарты примут профессиональные ассоциации большинства стран.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии #FDA
👍3
Команда ученых из больницы Маунт-Синай обучила модель ИИ на видеозаписях 115 младенцев распознавать неврологические нарушения у младенцев в детской реанимации. Задача - постоянно вести визуальный контроль пациента, чтобы сигнализировать врачам в ситуации, когда требуется вмешательство.
ИИ-инструмент работает на основе обычных камер, которые уже установлены в отделении детской реанимации. Модели поручено отслеживать то что не могут зафиксировать стандартные медицинские приборы - неврологические изменения, которые выражаются в изменении поведения малыша, когда температура, дыхание и сердцебиение в порядке.
Ученые считают, что в будущем такую технологию можно будет использовать и дома, чтобы контролировать состояние спящего малыша (и тут добавится и контроль функции дыхания).
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
ИИ-инструмент работает на основе обычных камер, которые уже установлены в отделении детской реанимации. Модели поручено отслеживать то что не могут зафиксировать стандартные медицинские приборы - неврологические изменения, которые выражаются в изменении поведения малыша, когда температура, дыхание и сердцебиение в порядке.
«Наше исследование показывает, что ИИ может эффективно использовать камеры для раннего обнаружения неврологических изменений, что позволяет вовремя вмешиваться и улучшать результаты лечения», — говорит доктор Феликс Рихтер, ведущий автор исследования.
Ученые считают, что в будущем такую технологию можно будет использовать и дома, чтобы контролировать состояние спящего малыша (и тут добавится и контроль функции дыхания).
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
👍3🔥2
💀 Ужасы ИИ: приложение, предсказывающее день смерти, скачали уже 125 000 человек💀
На рынке появилась разработанная на основе ИИ программа, которая может предсказать пользователю день, когда его жизнь закончится. Звучит жутковато, но разработчики считают, что это должно не напугать, а мотивировать следить за своим здоровьем!
Приложение Death Clock скачали более 125,000 пользователей, и оно стало одним из самых популярных раздела "Здоровье и фитнес".
Как это работает?
Модель обучена на данных 1200 исследований с участием 53 миллионов человек. Она анализирует диету, уровень стресса, физическую активность и качество сна, чтобы спрогнозировать вероятную дату смерти пользователя (и да, даже показывает прощальную открытку с изображением жнеца...)
💡 Почему разработчики считают это полезным?
Они уверены, что прогнозирование продолжительности жизни важно для построения прогнозов - как для самого пользователя, так и для целых стран. Полученные данные могут повлиять на расчеты страхования жизни, планы пенсионных фондов и т.п.
Если же пользователь не хочет знать рассчитанную дату смерти (и тут мы его понимаем) и хочет ее отдалить, то приложение дает советы по улучшению вашего образа жизни и выступает этаким коучем (правда, за $40 в год).
Несмотря на спорную идею, такие расчеты уже используются на уровне корпораций и даже государств. На основании данных анализа образа жизни рассчитываются программы государственного страхования, закупки препаратов, строительства медицинских учреждений и т.п.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
На рынке появилась разработанная на основе ИИ программа, которая может предсказать пользователю день, когда его жизнь закончится. Звучит жутковато, но разработчики считают, что это должно не напугать, а мотивировать следить за своим здоровьем!
Приложение Death Clock скачали более 125,000 пользователей, и оно стало одним из самых популярных раздела "Здоровье и фитнес".
Как это работает?
Модель обучена на данных 1200 исследований с участием 53 миллионов человек. Она анализирует диету, уровень стресса, физическую активность и качество сна, чтобы спрогнозировать вероятную дату смерти пользователя (и да, даже показывает прощальную открытку с изображением жнеца...)
💡 Почему разработчики считают это полезным?
Они уверены, что прогнозирование продолжительности жизни важно для построения прогнозов - как для самого пользователя, так и для целых стран. Полученные данные могут повлиять на расчеты страхования жизни, планы пенсионных фондов и т.п.
Если же пользователь не хочет знать рассчитанную дату смерти (и тут мы его понимаем) и хочет ее отдалить, то приложение дает советы по улучшению вашего образа жизни и выступает этаким коучем (правда, за $40 в год).
Несмотря на спорную идею, такие расчеты уже используются на уровне корпораций и даже государств. На основании данных анализа образа жизни рассчитываются программы государственного страхования, закупки препаратов, строительства медицинских учреждений и т.п.
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_новости #ИИ_технологии
👍2🔥2
Продажи носимых ИИ-устройств для здоровья (умных часов, колец и прочих фитнес-трекеров) ежегодно растут на 20-25%. Сейчас эти гаджеты способны фиксировать мельчайшие изменения в организме: повышение температуры, изменения пульса, нарушения сна. ИИ анализирует данные и предупреждает владельца о возможных проблемах еще до появления первых симптомов.
Но пользователи столкнулись с тем, что многие врачи относятся к новым технологиям с настороженностью. Когда национальная служба здравоохранения США попыталась предложить массовую раздачу таких устройство застрахованным и стала обсуждать эту инициативу с врачами, выяснилось, что врачи боятся появления "общества ипохондриков", которое перегрузит систему здравоохранения ненужными визитами.
Сама по себе идея массового использования умных устройств неплоха: они помогают выявить изменения в состоянии организма, которые человек может не заметить сам, и уже опубликованы исследования о ранних симптомах онкологических, неврологических, сердечно-сосудистых и инфекционных заболеваний.
Но врачи пока против.
Доктор Хелен Солсбери, терапевт из Оксфорда, говорит что данные, собираемые носимыми устройствами, не всегда указывают на реальную проблему. Например, повышенная частота сердечных сокращений может быть вызвана стрессом, физической активностью или даже неисправностью устройства.
Доктора боятся, что вместо того чтобы обращать внимание на реальные симптомы, пациенты начнут "слушать гаджеты" и приходить к врачу без реальных на то причин.
Кроме того, отмечает доктор Ян Вэй, специалист по носимым технологиям из Ноттингемского университета, точность самих устройств пока часто оставляет желать лучшего.
"Шум" может создавать движение пользователя, измерения на пальце или запястье менее точны, чем в кабинете врача, нет единых стандартов для сенсоров и алгоритмов.
Тем не менее, результаты исследований показывают, что будущее все же за персонифицированной медициной и умными трекерами. Уже сейчас они позволяют на незаметной врачу стадии определить гипертонию, диабет, ряд онкологических заболеваний (например, меланому), эффективность терапии и многое другое.
Они дают возможность удаленно следить за пациентами, особенно в период реабилитации.
Точность измерений улучшается с каждым поколением, а количество пользователей уже позволяет получить big data для разработки новых алгоритмов. Ну и скоро появится спрос на докторов, умеющих работать с этими данными.
Мы уже знаем сотни случаев, когда умное устройство успевало вовремя вызвать экстренную помощь и сохранить человеку жизнь (но есть и истории, когда смарт-часы не оценили успехов своего владельца-горнолыжника, и вызвали на курорт экстренную помощь, решив на крутом спуске, что их человек попал в катастрофу).
А какие устройства носите вы?
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_в_медицине #НосимыеТехнологии
Но пользователи столкнулись с тем, что многие врачи относятся к новым технологиям с настороженностью. Когда национальная служба здравоохранения США попыталась предложить массовую раздачу таких устройство застрахованным и стала обсуждать эту инициативу с врачами, выяснилось, что врачи боятся появления "общества ипохондриков", которое перегрузит систему здравоохранения ненужными визитами.
Сама по себе идея массового использования умных устройств неплоха: они помогают выявить изменения в состоянии организма, которые человек может не заметить сам, и уже опубликованы исследования о ранних симптомах онкологических, неврологических, сердечно-сосудистых и инфекционных заболеваний.
Но врачи пока против.
Доктор Хелен Солсбери, терапевт из Оксфорда, говорит что данные, собираемые носимыми устройствами, не всегда указывают на реальную проблему. Например, повышенная частота сердечных сокращений может быть вызвана стрессом, физической активностью или даже неисправностью устройства.
"Мы рискуем создать общество, где каждый будет искать болезнь там, где её нет. Малейшее отклонение в данных станет поводом для беспокойства и обращения к врачу, даже если человек чувствует себя хорошо", — говорит доктор Солсбери.
Доктора боятся, что вместо того чтобы обращать внимание на реальные симптомы, пациенты начнут "слушать гаджеты" и приходить к врачу без реальных на то причин.
Кроме того, отмечает доктор Ян Вэй, специалист по носимым технологиям из Ноттингемского университета, точность самих устройств пока часто оставляет желать лучшего.
"Шум" может создавать движение пользователя, измерения на пальце или запястье менее точны, чем в кабинете врача, нет единых стандартов для сенсоров и алгоритмов.
Тем не менее, результаты исследований показывают, что будущее все же за персонифицированной медициной и умными трекерами. Уже сейчас они позволяют на незаметной врачу стадии определить гипертонию, диабет, ряд онкологических заболеваний (например, меланому), эффективность терапии и многое другое.
Они дают возможность удаленно следить за пациентами, особенно в период реабилитации.
Точность измерений улучшается с каждым поколением, а количество пользователей уже позволяет получить big data для разработки новых алгоритмов. Ну и скоро появится спрос на докторов, умеющих работать с этими данными.
Мы уже знаем сотни случаев, когда умное устройство успевало вовремя вызвать экстренную помощь и сохранить человеку жизнь (но есть и истории, когда смарт-часы не оценили успехов своего владельца-горнолыжника, и вызвали на курорт экстренную помощь, решив на крутом спуске, что их человек попал в катастрофу).
А какие устройства носите вы?
Подписаться на ИИ в медицине
#ИИ_в_медицине #НосимыеТехнологии
👍4🔥1
DeepSeek поставил всех на уши и упал
Мы стали свидетелями настоящей битвы титанов - за лидерство в ИИ бьются OpenAI, DeepSeek, Microsoft и NVIDIA. Но для нас с вами в целом это хорошо — технологии становятся лучше, а цены ниже.Все началось с того, что китайская DeepSeek предложила ИИ-модель R1 пользователям бесплатно, а ее API стоит всего $2,19 за 1 миллион токенов (у OpenAI это $60). Правда, сегодня из-за наплыва пользователей сервис временно перестал работать.
Janus Pro: конкурент DALL·E 3
DeepSeek также представил Janus Pro — ИИ, который может не только создавать, но и анализировать изображения. Эти модели, содержащие от 1 до 7 миллиардов параметров, доступны бесплатно по лицензии MIT. Самая мощная модель Janus Pro 7B уже показала отличные результаты, превзойдя PixArt-alpha и Stable Diffusion XL.
Сейчас Janus Pro создает изображения в разрешении 384×384 пикселя, но разработчики обещают улучшения. Более крупные версии модели дают четкие и детализированные изображения, а при этом требуют меньше ресурсов.
Китай и США: битва за ИИ-инфраструктуру
Китай и США соревнуются в развитии искусственного интеллекта. Американские компании (OpenAI, Microsoft, NVIDIA и другие) запустили проект Stargate с бюджетом $500 миллиардов (эксперты, правда, хором сомневаются, что такие огромные вложения реальны).
В ответ Китай представил свой пятилетний план стоимостью ¥1 трлн ($138 млрд). В отличие от американской инициативы, китайская программа полностью контролируется государством. Ее цель — сделать Китай независимым в разработке ИИ, улучшить инфраструктуру и внедрить технологии в промышленность и медицину. Конкуренция между странами растет, и это ускоряет появление новых технологий.
И в медицине
Исследователи из Колумбийского университета разработали General Expression Transformer (GET) — нейросетевую модель, способную анализировать экспрессию генов и клеточную активность с высокой точностью. GET обучена на данных о более чем 1,3 миллиона клеток и использует принципы трансформерных архитектур для прогнозирования регуляторных взаимодействий в геноме. А это - исследование онкологических заболеваний, редких мутаций и разработки персонализированных методов лечения.
Что дальше?
DeepSeek показал, что китайские компании могут делать мощные, но доступные технологии. Американские компании вынуждены ускорять разработки, чтобы не отстать. OpenAI вот пообещал срочные и значительные улучшения и даже AGI в обозримом будущем. Сэм Альтман рассчитывает, что у OpenAI уже в текущем году будет миллиард пользователей. Но пока компанию критикую за невыполнение обещаний перед создателями контента, чьи работы используются для обучения моделей.
А мы с вамипонаблюдаем за битвой ИИ в их естественной среде подождем, какую пользу это принесет простым пользователям, реальная гонка только начинается.
#ИИ #ТехнологииБудущего #DeepSeek #OpenAI #Stargate👉 Подписаться на ИИ в медицине
Мы стали свидетелями настоящей битвы титанов - за лидерство в ИИ бьются OpenAI, DeepSeek, Microsoft и NVIDIA. Но для нас с вами в целом это хорошо — технологии становятся лучше, а цены ниже.Все началось с того, что китайская DeepSeek предложила ИИ-модель R1 пользователям бесплатно, а ее API стоит всего $2,19 за 1 миллион токенов (у OpenAI это $60). Правда, сегодня из-за наплыва пользователей сервис временно перестал работать.
Janus Pro: конкурент DALL·E 3
DeepSeek также представил Janus Pro — ИИ, который может не только создавать, но и анализировать изображения. Эти модели, содержащие от 1 до 7 миллиардов параметров, доступны бесплатно по лицензии MIT. Самая мощная модель Janus Pro 7B уже показала отличные результаты, превзойдя PixArt-alpha и Stable Diffusion XL.
Сейчас Janus Pro создает изображения в разрешении 384×384 пикселя, но разработчики обещают улучшения. Более крупные версии модели дают четкие и детализированные изображения, а при этом требуют меньше ресурсов.
Китай и США: битва за ИИ-инфраструктуру
Китай и США соревнуются в развитии искусственного интеллекта. Американские компании (OpenAI, Microsoft, NVIDIA и другие) запустили проект Stargate с бюджетом $500 миллиардов (эксперты, правда, хором сомневаются, что такие огромные вложения реальны).
В ответ Китай представил свой пятилетний план стоимостью ¥1 трлн ($138 млрд). В отличие от американской инициативы, китайская программа полностью контролируется государством. Ее цель — сделать Китай независимым в разработке ИИ, улучшить инфраструктуру и внедрить технологии в промышленность и медицину. Конкуренция между странами растет, и это ускоряет появление новых технологий.
И в медицине
Исследователи из Колумбийского университета разработали General Expression Transformer (GET) — нейросетевую модель, способную анализировать экспрессию генов и клеточную активность с высокой точностью. GET обучена на данных о более чем 1,3 миллиона клеток и использует принципы трансформерных архитектур для прогнозирования регуляторных взаимодействий в геноме. А это - исследование онкологических заболеваний, редких мутаций и разработки персонализированных методов лечения.
Что дальше?
DeepSeek показал, что китайские компании могут делать мощные, но доступные технологии. Американские компании вынуждены ускорять разработки, чтобы не отстать. OpenAI вот пообещал срочные и значительные улучшения и даже AGI в обозримом будущем. Сэм Альтман рассчитывает, что у OpenAI уже в текущем году будет миллиард пользователей. Но пока компанию критикую за невыполнение обещаний перед создателями контента, чьи работы используются для обучения моделей.
А мы с вами
#ИИ #ТехнологииБудущего #DeepSeek #OpenAI #Stargate👉 Подписаться на ИИ в медицине
Openai
We believe our research will eventually lead to artificial general intelligence, a system that can solve human-level problems. Building safe and beneficial AGI is our mission.
👍2🔥2
В Китае создали создали ИИ-связку "мозг-компьютер" для реабилитации пациентов после инсультов и травм
Китайские учёные из Тяньцзиньского университета и Университета Цинхуа представили первую в мире неинвазивную систему “мозг-компьютер” с двусторонней адаптивной связью, способную учиться вместе с пользователем. Эта разработка может кардинально изменить реабилитацию пациентов с двигательными нарушениями, включая последствия инсульта и травм позвоночника.
Технология использует так называемый двойной контур обратной связи. Первый контур позволяет интерфейсу адаптироваться к изменениям нейросигналов пациента, а второй — помогает самому пациенту лучше управлять устройством, получая в реальном времени сенсорную обратную связь. В результате формируется система "взаимного обучения", где и машина, и мозг приспосабливаются друг к другу.
В основе разработки — чип из 128 000 мемристоров, имитирующих синапсы человеческого мозга. Такой подход позволил снизить энергопотребление интерфейса в 1000 раз и повысить вычислительную эффективность в 100 раз по сравнению с традиционными BCI (Brain-Computer Interface).
В ходе испытаний участники управляли дроном с четырьмя степенями свободы, включая перемещение и повороты. Уже через шесть часов тренировки точность управления возросла на 20% — результат, который ранее считался достижимым только при инвазивных методах. И тут все без хирургического вмешательства.
Разработчики подчеркивают, что потенциальное применение технологии выходит далеко за рамки управления устройствами. Цель - стимуляция и модуляция мозга в процессе реабилитации, например, при утрате моторных функций после инсульта или травмы.
В перспективе такая система может стать базой для портативных нейроустройств, которые пациенты смогут просто использовать дома.
#ИИ_новости #Нейроинтерфейс
👉 Подписаться на ИИ в медицине
Китайские учёные из Тяньцзиньского университета и Университета Цинхуа представили первую в мире неинвазивную систему “мозг-компьютер” с двусторонней адаптивной связью, способную учиться вместе с пользователем. Эта разработка может кардинально изменить реабилитацию пациентов с двигательными нарушениями, включая последствия инсульта и травм позвоночника.
Технология использует так называемый двойной контур обратной связи. Первый контур позволяет интерфейсу адаптироваться к изменениям нейросигналов пациента, а второй — помогает самому пациенту лучше управлять устройством, получая в реальном времени сенсорную обратную связь. В результате формируется система "взаимного обучения", где и машина, и мозг приспосабливаются друг к другу.
В основе разработки — чип из 128 000 мемристоров, имитирующих синапсы человеческого мозга. Такой подход позволил снизить энергопотребление интерфейса в 1000 раз и повысить вычислительную эффективность в 100 раз по сравнению с традиционными BCI (Brain-Computer Interface).
В ходе испытаний участники управляли дроном с четырьмя степенями свободы, включая перемещение и повороты. Уже через шесть часов тренировки точность управления возросла на 20% — результат, который ранее считался достижимым только при инвазивных методах. И тут все без хирургического вмешательства.
Разработчики подчеркивают, что потенциальное применение технологии выходит далеко за рамки управления устройствами. Цель - стимуляция и модуляция мозга в процессе реабилитации, например, при утрате моторных функций после инсульта или травмы.
«Это не просто интерфейс, а основа для создания симбиотического взаимодействия между человеком и ИИ», — отметил профессор Сюй Минпэн, один из авторов проекта.
В перспективе такая система может стать базой для портативных нейроустройств, которые пациенты смогут просто использовать дома.
#ИИ_новости #Нейроинтерфейс
👉 Подписаться на ИИ в медицине
www.globaltimes.cn
Chinese researchers developed world's first 'dual-loop' non-invasive BCI system, achieving breakthrough in human-machine mutual…
Chinese researchers from the Tianjin University (TJU) and Tsinghua University have jointly developed the world's first
👍1🔥1🤯1
Reuters
Exclusive: OpenAI to release web browser in challenge to Google Chrome
The browser is slated to launch in the coming weeks and aims to use artificial intelligence to fundamentally change how consumers browse the web.
OpenAI запускает новый тип браузера с ИИ
OpenAI запускает собственный веб-браузер с встроенным искусственным интеллектом. Он будет построен на базе открытого движка Chromium, а нейросетевые помощники будут интегрированы прямо в браузер, чтобы не просто понять, что именно ищет пользователь, но и выполнить его поручения. Например, браузер сможет сам заполнить за вас анкеты, забронировать гостиницу или найти публикации и дать вам сразу краткое резюме без перехода по ссылкам.
Главная особенность нового браузера - встроенный чат-интерфейс, который объединяет привычный серфинг и возможности ChatGPT. Т.е. фактически это будет полноценный AI-агент, который может анализировать содержимое страниц, структурировать данные, готовить всевозможные резюме (статей, книг, диалогов) и даже инициировать автоматические действия.
Чем это отличается от Chrome и ChatGPT?
В Google Chrome, вы наверное заметили, уже есть встроенный ИИ. Но он там работает как дополнительная справочная опция - помогает делать сводки и подсказывать при поиске, но в основе остался традиционный просмотр сайтов и переход по ссылкам. Новый браузер OpenAI строится вокруг искусственного интеллекта как главного интерфейса: большинство задач выполняется прямо в чате, без необходимости переключаться между вкладками. То есть ИИ не просто советует, а действует за вас внутри найденных ссылок.
Вообще, это не первый ии-браузер - Perplexity (Comet) и Brave (Brave Browser) уже запустили свои решения. Но вот пользователей у них намного меньше, чем получит OpenAI (если основываться на количестве пользователей chat GPT). А это уже может кардинально изменить расклад на рынке, включая рекламный.
Кстати, для врачей и медицинских исследователей новый браузер тоже может стать инструментом ускорения поиска научных статей, быстрой обработки публикаций, автоматизации поиска клинических рекомендаций и подготовки отчётов прямо в окне браузера.
Важно, что для разработки браузера OpenAI привлекла ведущих инженеров Google Chrome (чтобы учесть все, что мы знаем о технологии интернет-поиска). Так что если все получится так, как задумали разработчики, нас ждет настоящая серфинг-революция.
#ИИ #Технологии #БудущееИнтернета
👉 Подписаться на ИИ в медицине
OpenAI запускает собственный веб-браузер с встроенным искусственным интеллектом. Он будет построен на базе открытого движка Chromium, а нейросетевые помощники будут интегрированы прямо в браузер, чтобы не просто понять, что именно ищет пользователь, но и выполнить его поручения. Например, браузер сможет сам заполнить за вас анкеты, забронировать гостиницу или найти публикации и дать вам сразу краткое резюме без перехода по ссылкам.
Главная особенность нового браузера - встроенный чат-интерфейс, который объединяет привычный серфинг и возможности ChatGPT. Т.е. фактически это будет полноценный AI-агент, который может анализировать содержимое страниц, структурировать данные, готовить всевозможные резюме (статей, книг, диалогов) и даже инициировать автоматические действия.
Чем это отличается от Chrome и ChatGPT?
В Google Chrome, вы наверное заметили, уже есть встроенный ИИ. Но он там работает как дополнительная справочная опция - помогает делать сводки и подсказывать при поиске, но в основе остался традиционный просмотр сайтов и переход по ссылкам. Новый браузер OpenAI строится вокруг искусственного интеллекта как главного интерфейса: большинство задач выполняется прямо в чате, без необходимости переключаться между вкладками. То есть ИИ не просто советует, а действует за вас внутри найденных ссылок.
Вообще, это не первый ии-браузер - Perplexity (Comet) и Brave (Brave Browser) уже запустили свои решения. Но вот пользователей у них намного меньше, чем получит OpenAI (если основываться на количестве пользователей chat GPT). А это уже может кардинально изменить расклад на рынке, включая рекламный.
Кстати, для врачей и медицинских исследователей новый браузер тоже может стать инструментом ускорения поиска научных статей, быстрой обработки публикаций, автоматизации поиска клинических рекомендаций и подготовки отчётов прямо в окне браузера.
Важно, что для разработки браузера OpenAI привлекла ведущих инженеров Google Chrome (чтобы учесть все, что мы знаем о технологии интернет-поиска). Так что если все получится так, как задумали разработчики, нас ждет настоящая серфинг-революция.
#ИИ #Технологии #БудущееИнтернета
👉 Подписаться на ИИ в медицине
🔥6❤3🤔1