#analytics #bigdata
У нас сегодня опять интересная аналитика. Семантический анализ медицинского контента и запросов пользователей от mail.ru
У нас сегодня опять интересная аналитика. Семантический анализ медицинского контента и запросов пользователей от mail.ru
mail.ru
Mail: почта, поиск в интернете, новости, игры
Mail — крупнейшая бесплатная почта, быстрый и удобный интерфейс, неограниченный объем ящика, надежная защита от спама и вирусов, мобильная версия и приложения для смартфонов. Также на Mail: новости, поиск в интернете, игры, авто, спорт, знакомства, погода…
#oncotech #AI #bigdata #CV
25 января команда из Стэнфорда опубликовала результаты эксперимента по созданию системы скрининга рака кожи на основе нейронной сетки. Результаты, пярмо скажем, очень крутые. Практически во всех кейсах нейронка превзошла дерматолога по определению вероятности патологии по фото.
Статья большая и очень детальная. А тема мне близкая с точки зрения медицинских и технических интересов. Поэтому я написал подробный обзор технологии и вообще темы CV в скрининге меланомы.
https://goo.gl/Qr8RS7
Так, как размер таких материалов явно не для поста в тетеграме, я завел медиум (потому что он поддерживает instant view здесь). Так что подписывайтесь https://medium.com/@medtech
25 января команда из Стэнфорда опубликовала результаты эксперимента по созданию системы скрининга рака кожи на основе нейронной сетки. Результаты, пярмо скажем, очень крутые. Практически во всех кейсах нейронка превзошла дерматолога по определению вероятности патологии по фото.
Статья большая и очень детальная. А тема мне близкая с точки зрения медицинских и технических интересов. Поэтому я написал подробный обзор технологии и вообще темы CV в скрининге меланомы.
https://goo.gl/Qr8RS7
Так, как размер таких материалов явно не для поста в тетеграме, я завел медиум (потому что он поддерживает instant view здесь). Так что подписывайтесь https://medium.com/@medtech
Medium
Deep learning и скрининг меланомы
25 января nature опубликовали статью команды Стэнфорда о том, что ученым удалось с помощью нейронки, построенной на tensorflow, научить ма…
#AI #bigdata #gadget #cardio
Развитие медицинского IoT в области самодиагностики чем то похоже на появление доступных систем веб-аналитики в конце 00х. До этого все писали подобные системы сами и только для тех данных, которые реально нужны. А здесь ставишь счетчик GA и получаешь огромный объем самых разнообразных данных. Только вот небольшая проблема — что с ними делать?
Не знаю как это называется по-модному, но я называю это DataRush (кто играл в старкрафт поймет). Переизбыток данных создает больше проблем, чем недостаток. В конечном итоге процентов 80 пользователей в GA смотрят только сколько человек в день/месяц зашло на сайт :)
Такая же проблема и в мед IoT. Миллион устройств, все снимают какие то данные. Только что с ними делать, кроме красивых графиков в мобильном приложении. К тому же в медицине не всегда чем больше данных, тем лучше. Бывает даже наоборот)
В общем вполне логичная история — попытка применить алгоритмы анализа данных на этих объемах. Что и делает AliveCor. Сначала они запустили гаджет для снятия ЭКГ, а через пару лет осознали проблему больших данных, и запустили нейронку, которая на основе вспомогательных данных (вес, рост, активность, что то еще) пытается определить ранние стадии кардио-заболеваний. Как это работает, никаких данных нет (ждем статью в netural?). Но ивестиции под проект они получили порядка $30M, т.ч. видимо технология работает :) Движение, несомненно, верное. Но еще более верное было бы оно, если бы они делали AI платформу, совместимую со всеми кардио-мониторами других производителей.
Подробнее в статье https://www.wired.com/2017/03/alivecor-kardia/
Развитие медицинского IoT в области самодиагностики чем то похоже на появление доступных систем веб-аналитики в конце 00х. До этого все писали подобные системы сами и только для тех данных, которые реально нужны. А здесь ставишь счетчик GA и получаешь огромный объем самых разнообразных данных. Только вот небольшая проблема — что с ними делать?
Не знаю как это называется по-модному, но я называю это DataRush (кто играл в старкрафт поймет). Переизбыток данных создает больше проблем, чем недостаток. В конечном итоге процентов 80 пользователей в GA смотрят только сколько человек в день/месяц зашло на сайт :)
Такая же проблема и в мед IoT. Миллион устройств, все снимают какие то данные. Только что с ними делать, кроме красивых графиков в мобильном приложении. К тому же в медицине не всегда чем больше данных, тем лучше. Бывает даже наоборот)
В общем вполне логичная история — попытка применить алгоритмы анализа данных на этих объемах. Что и делает AliveCor. Сначала они запустили гаджет для снятия ЭКГ, а через пару лет осознали проблему больших данных, и запустили нейронку, которая на основе вспомогательных данных (вес, рост, активность, что то еще) пытается определить ранние стадии кардио-заболеваний. Как это работает, никаких данных нет (ждем статью в netural?). Но ивестиции под проект они получили порядка $30M, т.ч. видимо технология работает :) Движение, несомненно, верное. Но еще более верное было бы оно, если бы они делали AI платформу, совместимую со всеми кардио-мониторами других производителей.
Подробнее в статье https://www.wired.com/2017/03/alivecor-kardia/
WIRED
Ex-Googlers Build a Neural Network to Protect Your Heart
Data about your heart's health gets crunched by the cloud to warn you of disease onset.
#ai #bigdata
В России создают оператора биомедицинских данных всех граждан. За сбор, хранение и безопасность будет отвечать государство, а бизнесу по какому-то там критерию дадут доступ к этим данным. Руководители проекта говорят, что это всецело сделано для развития AI стартапов в РФ. Только не понятно какой бизнес и как сможет получить доступ к этим данным. И в каком объеме.
А вообще в проекте уже светятся страховщики, поэтому у меня большие сомнения по поводу "развития AI стартапов".
https://www.kommersant.ru/doc/3752478
В России создают оператора биомедицинских данных всех граждан. За сбор, хранение и безопасность будет отвечать государство, а бизнесу по какому-то там критерию дадут доступ к этим данным. Руководители проекта говорят, что это всецело сделано для развития AI стартапов в РФ. Только не понятно какой бизнес и как сможет получить доступ к этим данным. И в каком объеме.
А вообще в проекте уже светятся страховщики, поэтому у меня большие сомнения по поводу "развития AI стартапов".
https://www.kommersant.ru/doc/3752478
Коммерсантъ
Искусственный интеллект займется диагнозами
Как стало известно “Ъ”, ассоциация разработчиков систем искусственного интеллекта совместно с медицинским сообществом приступила к реализации масштабного проекта по созданию национального оператора биомедицинских данных граждан. Медицинскую big data планируется…