Польза, которую искусственный интеллект может принести в области медицины, уже очевидна. Однако страх перед развитием технологий существует. Сможет ли ИИ заменить врачей в будущем?

читать далее

ИИ и медицина

  • Исследователи из Гарварда недавно представили исследование, демонстрирующее, что ChatGPT превзошел студентов-медиков и сдал экзамен на получение медицинской лицензии в США.
  • Эти инструменты ИИ можно разделить на две основные категории.
  • Первый касается машинного обучения, которое использует алгоритмы, позволяющие компьютерам изучать закономерности из данных и делать прогнозы.
  • Эти алгоритмы можно обучать на различных типах данных, включая изображения.
  • Вторая категория охватывает обработку естественного языка, которая предназначена для понимания и генерации человеческого языка.
  • Эти инструменты позволяют компьютеру преобразовывать человеческий язык и неструктурированный текст в организованные машиночитаемые данные.
  • Они учатся на множестве человеческих решений методом проб и ошибок и подражают реакции человека.
  • В то время как модели машинного обучения можно научить выполнять определенные задачи, модели с большим языком могут понимать и генерировать текст, что делает их особенно полезными для воспроизведения взаимодействия с поставщиками.
  • В настоящее время такие специальности, как радиология, патология и кардиология, уже используют ИИ для анализа изображений, чтения МРТ, оценки патологических слайдов или интерпретации электрокардиограмм.
  • Google Brain AI, например, разработал программное обеспечение, которое анализирует изображения задней части глаза, чтобы диагностировать диабетический макулярный отек и диабетическую ретинопатию, две распространенные причины слепоты.
  • Watson for Oncology от IBM использует эту технологию, чтобы помочь онкологам принимать более обоснованные решения о лечении рака, в то время как Google Health разрабатывает DeepMind Health для создания аналогичных инструментов.

будущее многообещающее

  • На сегодняшний день существует несколько моделей клинического языка, и даже самые большие из них имеют относительно небольшое количество параметров.
  • По мере того, как качество и объем клинических данных, доступных для обучения этих замечательных лингвистических моделей, продолжает расти, будут расти и их возможности.
  • Даже если текущий этап развития не готов полностью исключить врачей из цикла принятия решений, эти инструменты будут все больше повышать продуктивность поставщиков и во многих случаях начнут их заменять.

По информации CNBC.

Смотрели новые видео на YouTube от Olhar Digital? Подписывайтесь на канал!

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *