ИИ-детектор депрессии поможет уменьшить количество самоубийств

Депрессия внезапно стала настоящей проблемой современного общества - по  разным оценкам, депрессии подвержены до трети жителей больших городов (а маленькие просто не проверялись). Косвенно о размере проблемы можно судить по растущим продажам антидепрессантов. Причем зачастую пациенты даже не осознают, что находятся в состоянии депрессии, а в случае с молодежью окружающие часто не воспринимает эту проблему всерьез ("перебесится" или "пахать надо" самое частое "лечение"). Еще часть просто не обращается за помощью — из-за страха идти к врачу или из-за непонимания того, что происходит.

Литовские ученые решили привлечь к диагностике искусственный интеллект (ИИ) и разработали алгоритм, который может определить наличие депрессии у пациента всего за пять минут с точностью в 97,5% (намного точнее врача на приеме).

Принцип работы алгоритма

Программа анализирует голос и активность головного мозга (ЭЭГ). Вывод делается на основе анализа определенных паттернов, которые характерны для депрессии, а голос добавляет уникальные данные, которые сложно получить иным способом. Например, тональность, темп речи и распределение частот могут многое сказать о состоянии человека. Эти характеристики почти нельзя сфальсифицировать (и программа может определить депрессию у человека, который выглядит улыбающимся и уверенным).

Тестирование занимает всего пять минут, в течение которых пациентам задают несколько вопросов, не связанных с их состоянием напрямую. Например, им могут показать изображение и попросить описать его. Такой подход позволяет оценить как эмоциональное состояние, так и когнитивные способности пациента.

Диагностировать и доказать врачу свою правоту

Около 75% людей, страдающих депрессией, не получают необходимого лечения - как раз потому, что стадия, когда помочь можно было просто и быстро, проходит незамеченной. Но  разработка группы Каунасского технологического университета ставит еще одну цель - ИИ должен объяснить врачу, на основании чего он принял решение. Это тот самый концепт "объяснимого ИИ" (XAI), который набирает популярность и позволяет уйти от "черного ящика". 

ИИ добрым словом

Следующая цель - суметь обходиться без ЭЭГ, только анализом голоса и видео пациента, чтобы диагностика стала простой и доступной в любой точке мира. Ученые предполагают, что если они смогут доказать врачам точность решений ИИ, то им будут доверять и сразу начнут лечить пациента, что снизит как общую напряженность, так и количество суицидов. Сразу после диагностики сам ИИ сможет рекомендовать нелекарственные методы, которые помогут пациенту мгновенно. Потому что уже сейчас мы видим, что ИИ-терапия добрым словом оказывается гораздо эффективнее, чем предсказывали скептики.

Часть таких решение уже доступны в веб или в виде приложений для смартфона.

MoodCapture — приложение, разработанное в Дартмутском колледже, использует технологию распознавания лиц для обнаружения признаков депрессии, анализируя выражения лица во время использования смартфона.

Woebot — чат-бот, основанный на ИИ, который предлагает поддержку в реальном времени, используя техники когнитивно-поведенческой терапии для помощи пользователям в управлении симптомами депрессии и тревоги.

Wysa — приложение с ИИ, которое помогает пользователям справляться со стрессом, тревожностью и депрессией с помощью доказательных терапевтических методик.

Replika — ИИ-компаньон, предназначенный для ведения значимых разговоров и оказания поддержки в борьбе с различными психическими проблемами, включая депрессию (работает и на  русском языке).

Tess — чат-бот от компании X2AI, который предоставляет психологическую поддержку по запросу, используя технологии обработки естественного языка для персонализированной помощи.

Подписаться на ИИ в медицине
#ИИдепрессия #технологии

ИИ с характером: GPT выпустил своенравную рассуждающую модель🤖

OpenAI представила свою новую модель o1, которая превосходит GPT-4o в способности «думать» над сложными вопросами. Эта система использует дополнительные вычислительные мощности для глубокого анализа задач.

Но не всё так просто: в ходе тестирования модель пыталась манипулировать пользователями и даже пыталась обойти защитные механизмы.

Исследователи из Apollo Research, которые тестировали модель, выявили, что в 19% случаев o1 формировала данные так, чтобы показать результат привлекательнее, а в 5% тестов модель пыталась отключить системы безопасности, чтобы найти ответ на вопрос.
Но самое удивительное, что 99% случаев, когда модель ловили на таком поведении и просили его объяснить, она отрицала свою вину, придумывая ложные объяснения.

Несмотря на это, o1 продемонстрировала высокие способности. Например, на отборочном экзамене Международной математической олимпиады модель набрала 83% (а её предшественник GPT-4o показал всего 13%).

Что это дает медицине?
Тут у модели огромный потенциал:
- она способна обрабатывать и интерпретировать большие объёмы медицинской информации, помогая врачам быстрее и точнее ставить диагнозы. Это особенно полезно в сложных случаях, когда данные пациента разрозненны или неоднозначны и надо дать врачу новые направления для поиска решения;
- может генерировать рекомендации по лечению, основываясь на последних научных исследованиях и персонализированных данных пациента;
- отлично подходит для обучения студентов-медиков, предлагая разбор реальных клинических случаев и объяснения медицинских концепций.

Однако важно отметить: модель полезна только под контролем квалифицированных специалистов. Сейчас o1 ускоряет рутинные процессы, позволяя врачам сосредоточиться на более сложных задачах. При этом человек всё ещё остаётся тем, кто проверяет и корректирует решения ИИ, чтобы избежать ошибок или недочётов.

Что дальше?
OpenAI уже работает над улучшением прозрачности и отслеживанием мыслительных процессов модели. Это поможет выявлять потенциальные манипуляции и повышать доверие к технологии. Однако использование таких систем требует строгого контроля, особенно в медицине, где цена ошибки слишком высока.

#ИИвМедицине #АНовости #МедицинскийИИ
Подписаться на ИИ в медицине

Вьетнам запускает первую полностью виртуальную больницу на базе ИИ

Австралийская компания Core8 объявила о создании первой вьетнамской больницы MedArmor AI Hospital, которая будет работать на основе искусственного интеллекта и виртуальных технологий. Основной акцент – профилактическая медицина, ранняя диагностика и доступ к медицинским услугам для тех, кто живет далеко от центра.

Фактически это означает - видеоконсультации вместо личного приема, причем часть первичных встреч будет с видеоаватарами врачей. В составе больницы удалённое управление инсультами (telestroke management), электронные реанимационные отделения (eICU). Это не совсем то, что вы подумали - просто пациента в этом случае доставляют в ближайший медицинский пункт, и средний медицинский персонал проводит все нужные манипуляции под контролем опытных  реаниматологов из центральной больницы. Электронная медицинская карта Core8 будет собирать и анализировать данные о пациентах, прогнозировать риски и формировать персональные рекомендации.

Проект направлен на то, чтобы хотя бы таким образом обеспечить доступ к медицине для тех, кто обычно не может или не успевает доехать до больницы. А также для удаленного решения вопросов, которые не требуют личного осмотра - мониторинг послеоперационных больных, коррекция эндокринологического лечения, простые вопросы о рутинных заболеваниях и т.п.

MedArmor AI Hospital разместили в индустриальной зоне Дык Хоа 3, недалеко от Хошимина. Больница станет частью биотехнологического и полупроводникового центра, который развивает консорциум с участием Core8.

Это не первый пример. Израильские больницы Шиба и Бейлинсон уже предоставляют дистанционные медицинские услуги по всему миру. Австралийская виртуальная больница уже обслужила более 13 000 пациентов, и 86% положительно оценили полученный опыт.

Такой формат стал развиваться после ковида, а с подключением возможностей ИИ количество услуг увеличилось. И сейчас все считают - какие консультации можно отдать ИИ и не задействовать персонал (пока речь идет о консультациях по доступности услуг, стоимости, помощи в подготовке документов и т.п.).
Эксперты прогнозируют, что ежегодно количество ИИ-услуг будет удваиваться.

Вы пока не доверили свое лечение чату GPT виртуальной больнице? 💬🧑‍⚕️

#ИИвМедицине #Телемедицина #ЭлектронныеМедкарты
👉 Подписаться на ИИ в медицине  ✨

В 2025 году ИИ станет рутинным инструментом медицины, считают эксперты

Майкл Меуччи, президент и генеральный директор компании Arcadia, ведущего разработчика платформ для анализа медицинских данных, отмечает, что ИИ уже выходит за рамки экспериментов и становится самым обычным рутинным инструментом, помогающим врачам, медсестрам и другим сотрудникам клиник в ежедневной работе. Процесс похож на то, как в внедрялись диагностические аппараты или компьютеры. Конечно, кто-то предпочитает писать от руки или просто не находит времени на освоение новых навыков, но остановить внедрение ИИ уже невозможно.

Какую именно рутину клиники отдают ИИ в первую очередь? 
Пока это не только и не столько медицина. На ИИ переключают оформление документации, ответы на повторяющиеся запросы пациентов, поиск нужной информации в медицинских картах. Меуччи подчеркивает, что правильная интеграция ИИ в рабочие процессы избавит от этой рутины, позволяя сосредоточиться на более сложных задачах, требующих человеческого участия.

Пример: ИИ может автоматически генерировать рекомендации по лечению или напоминания для пациентов прямо в интерфейсе электронной медицинской карты. Это значит, что медсестра или администратор не будет тратить время на поиск данных — они будут доступны в пару кликов.

"ИИ должен быть вашим невидимым помощником, который работает на фоне, а не мешает вашим процессам," — поясняет Меуччи.

ИИ собирает все данные о пациенте в единый портрет
Одной из главных целей ИИ в медицине станет создание единого "портрета" пациента, где будут объединены клинические данные, страховые документы и даже социальные факторы, влияющие на здоровье.

Например, администратор, принимающий звонок пациента, мгновенно получит всю доступную ему информацию о пациенте - куда он записан, что доступно по страховке, когда было последнее обследование и какие риски у него есть.
А все напоминания о визите, нужных документах и подготовке к ним ИИ сделает самостоятельно.
Специалисты предполагают, что это экономит время и делает работу персонала более профессиональной. 

Врачи боятся ИИ
Один из ключевых вызовов, по мнению Меуччи, — это устранение страха перед ИИ. Многие сотрудники боятся, что технологии усложнят их работу или сделают ее менее человечной. И да,пока ведется отладка этого процесса, такие ситуации будут возникать. Но именно 2025 год, по мнению экспертов, станет переломным моментом, когда ИИ перестанет быть экзотикой, и будет восприниматься как новый, но вполне рядовой инструмент для каждого работника медицинской клиники.

#ИИвМедицине #БудущееМедицины
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Корейские ученые научились выращивать клетки сердца из соединительной ткани

💟 Ученые из Корейского университета разработали новый метод, который может изменить подход к лечению сердечно-сосудистых заболеваний — главной причины смертности в мире. Они научились превращать фибробласты, обычные клетки соединительной ткани, в клетки сердца. Этот процесс стал возможным благодаря использованию ИИ, витамина C и фактора роста FGF4.

Именно ИИ позволяет делать больше таких открытий, ускоряя процесс анализа данных и поиска оптимальных решений. Ученые использовали модели глубокого обучения для анализа результатов РНК-секвенирования и прогнозирования ключевых параметров, таких как условия активации сигнального пути JAK2–STAT3. Эти алгоритмы помогли найти наиболее эффективные методы преобразования клеток. 

Основой метода является активация специального сигнального пути JAK2–STAT3, который ускоряет созревание новых клеток и делает их более функциональными. В итоге фибробласты превращаются в кардиомиоциты — клетки, которые очень похожи на те, что находятся в сердце. 💓

Для проверки результатов ученые использовали анализ РНК, флуоресцентное изображение и тесты электрической активности клеток. Они подтвердили, что новые клетки имеют правильную структуру, работают стабильно и выполняют все основные функции сердечных клеток.

Главное преимущество этой методики — возможность обойтись без использования стволовых клеток и отсутствие риска отторжения. Технология поможет восстанавливать сердце после инфарктов, травм и других заболеваний. 

#ИИвМедицине #новости
👉 Подписаться на ИИ в медицине

DeepSeek выпустил похожую на GPT-4 модель, которую можно использовать локально

Китайская компания DeepSeek представила новую модель искусственного интеллекта, DeepSeek-V3. Она содержит 671 миллиард параметров и работает почти так же хорошо, как GPT-4, но при этом её медицинские разработчики смогут использовать её на собственном оборудовании, что закрывает все вопросы защиты персональных данных.

На ее основе можно делать программы для работы с большими объемами данных и доучивать модели по требованию клиник. Например:
📂 Анализ электронных историй болезней: находить риски для здоровья и выявлять закономерности в диагнозах и лечениях;
📝 Автоматизация составления отчётов: упрощение рутинных задач медицинских специалистов.
🧬 Анализ генетических данных: помощь в обработке лабораторных исследований и предоставлении индивидуализированных рекомендаций для пациентов;
📚 Работа с большими текстами: анализ научных статей или подсказки на основе клинических рекомендаций (до 128 тысяч символов).

Однако, чтобы использовать DeepSeek-V3 локально, нужно очень мощное оборудование:
🖥 Несколько современных видеокарт (например, H100 или A100);
💾 Большой объем оперативной памяти;
📦 Достаточное место для хранения данных.

Это подходит для крупных клиник или исследовательских центров, которые могут позволить себе такие расходы и хотят быть уверены, что доступ к данным возможен только внутри закрытого контура.

DeepSeek-V3 уже доступна для тестирования через чат DeepSeek Chat или для интеграции в системы через API. При этом она стоит дешевле в обучении и использовании, чем многие аналогичные модели.

#ИИвМедицине #моделиИИ👉 Подписаться на ИИ в медицине

НАСА удалось сфотографировать новогоднюю галактику

Снимок звездного скопления NGC 2264, известного как «скопление рождественская елка» - настоящий новогодний подарок землянам. Уникальное скопление находится в галактике Млечный Путь на расстоянии 2500 световых лет от Земли. Молодые звезды в нем выстроились так, что их сияние напоминает наряженную елку.

Для создания изображения ученые объединили данные астрофотографа Майкла Клоу с информацией рентгеновского телескопа «Чандра». Искусственный интеллект сыграл ключевую роль, ускорив обработку массивов данных и позволив объединить информацию из разных источников.

ИИ помог выявить тонкие особенности структуры звездного скопления, улучшить детализацию и оптимизировать визуализацию. Эти же технологии находят применение в медицине. Анализ медицинских изображений, таких как рентген, МРТ и КТ, с помощью ИИ позволяет повысить точность диагностики и сократить время постановки диагноза, что делает такие разработки незаменимыми как в космосе, так и на Земле.С Новым годом! Пусть ИИ делает нам красиво, создает новые профессии и ускоряет рутину.

#ИИКосмос #ИИНовости
👉 Подписаться на ИИ в медицине

В Израиле внедрена ИИ-система для предсказания и предотвращения медицинских ЧС

В Израиле разработали и внедрили инновационную систему на базе  ИИ, которая предсказывает и предотвращает медицинские чрезвычайные ситуации. Этот проект реализован ветеранами элитного подразделения 8200 (киберразведка), и анализе данных, в сотрудничестве с волонтерской организацией экстренной медицинской помощи «Ихуд Ацала».

Система анализирует накопленный за 18 лет работы служб массив данных: погодные условия, время суток, сезонные особенности, плотность населения, массовые мероприятия, сообщения спецслужб, публикации в соцсетях и т.п.  Анализ ИИ позволяет выявить закономерности, которые могут быть неочевидны на первый взгляд. Разработчики отмечают, что точность предсказаний уже составляет 85%. 

8000 волонтеров «Ихуд Ацала» используют систему для повышения скорости реагирования. Мобильное приложение отображает зоны риска на карте: красные зоны сигнализируют о критической опасности, оранжевые показывают средний уровень риска, а желтые - на среднестатистическую  вероятность инцидентов. Такой подход позволяет заранее распределять дежурства так, чтобы около красной зоны всегда было достаточно сотрудников с нужным набором медикаментов и оборудования, а время реакции было минимальным.

Дови Майзель, руководитель проекта, отметил, что за три месяца использования системы среднее время прибытия спасателей в городских районах не превысило 90 секунд.

Организация «Ихуд Ацала», основанная в 2006 году, внедрила сеть GPS-навигаторов и амбуциклов (специализированные мотоциклы с медицинским оборудованием), что еще до внедрения ИИ позволило в 5-10 раз сократить время, за которое волонтер добирается до места ЧП (по сравнению с автомобилями спецслужб). Служба предоставляет бесплатную медицинскую помощь всем нуждающимся, вне зависимости от паспорта, вероисповедания или национальности.

Предположительно, система базируется на использовании рекуррентных нейронных сетей для анализа временных данных, сверточных нейронных сетей для обработки геопространственной информации и методов глубокого обучения, обученных на большом массиве реальных кейсов.

Комбинация разных методик позволяет прогнозировать события на основе сложных многомерных данных. Однако разработчики не раскрывают точных технических деталей.

Через несколько месяцев эффективность работы ИИ можно будет оценить в количестве спасенных жизней.

#ИИвМедицине #МедицинаБудущего
Подписаться на ИИ в медицине

2025: как ИИ меняет медицину

Компания Wolters Kluwer Health (лидер разработки аналитических решений для медицины) предсказывает, как ИИ изменит медицину в 2025 году.

Коротко: ИИ станет базовым помощником и обычным инструментом, как это произошло с компьютером, МИС и прочими революциями.

Для каждого из нас это значит, что ИИ нас пока не заменит, но работать с ним надо уметь (иначе заменят те, кто умеет).

Рабочие процессы: снижение нагрузки
Внедрение ИИ в повседневные задачи врачей. Новые технологии будут использоваться для автоматизации рутинных задач (запись данных, назначение анализов и тп.). Заявленная цель - дать больше времени на пациента и отслеживание ошибок.

Образование: использование VR и AI станет обязательным
На фоне глобального дефицита медицинских кадров виртуальная реальность (VR) и ИИ начнут играть ключевую роль в подготовке студентов. Эти технологии сделают обучение интерактивным и персонализированным, предоставляя возможность отрабатывать навыки в виртуальной среде.
Примеры: Симуляции общения с пациентами, лекционный материал, живое общение с ИИ, интерактивные сценарии реальных медицинских случаев, анализ ошибок студентов с рекомендациями для дальнейшего обучения.

Безопасность пациентов: прогнозирование и предотвращение ошибок
ИИ станет важным инструментом в повышении безопасности пациентов. Системы на основе ИИ уже умеют анализировать медицинские данные в режиме реального времени, выявлять риски и предупреждать врачей о возможных ошибках.
Решения: Приложения для мониторинга пропущенных анализов или неверного назначения медикаментов.
И даже технологии для предотвращения хищений и неправильного использования лекарств.

Администрирование
Автоматизация процессов управления станет приоритетом. С помощью ИИ учреждения смогут быстрее обрабатывать страховые случаи, управлять счетами и сокращать административные издержки.
Примеры: оптимизация выставления счетов, быстрая обработка страховых запросов.

Инфекционный контроль: ускорение диагностики
Критично важный пункт, учитывая последствия антибиотиковакханалии. ИИ и технологии геномного секвенсинга (WGS) будут играть ключевую роль. Эти решения позволят быстрее выявлять патогены и контролировать вспышки заболеваний.
Особенности WGS: Точное определение генетического состава патогена.
Быстрое реагирование на вспышки.
Предотвращение распространения устойчивости к антибиотикам.
Дополнительно: автоматизация отчетности и аналитики сократит нагрузку на инфекционистов.

Медицинские исследования
ИИ изменяет подход к исследованиям, ускоряя рецензирование статей, упрощая доступ к данным и снижая предвзятость в публикациях. Это откроет новые возможности для обмена знаниями и разработки инновационных методов лечения.
Преимущества: быстрое рецензирование статей, автоматическая проверка на соответствие стандартам, более инклюзивный доступ к научным открытиям.

Аптеки: цифровизация и персонализация
Аптеки активно внедряют технологии для повышения доступности и качества обслуживания. ИИ и цифровизация помогут компенсировать нехватку фармацевтов, одновременно улучшая взаимодействие с пациентами.
Основные направления: виртуальные консультации с фармацевтами, контроль качества медикаментов, быстрый заказ для удаленных территорий.

Именно 2025 год называют переломным для внедрения ИИ в медицину - футуристическая технология на наших глазах превращается в самый обычный инструмент. Посмотрите подробно прогноз, чтобы составить себе план на освоение в 2025.

#ИИвМедицине #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Больше 40% компаний планируют к 2030 году сократить штат из-за ИИ

Всемирный экономический форум (ВЭФ) сегодня выпустил отчет, в котором говорится, что к 2030 году 41% работодателей во всем мире намерены сократить число сотрудников благодаря автоматизации задач с помощью ИИ.

Но! 77% компаний при этом планируют инвестировать в переподготовку и развитие навыков своих работников, чтобы они могли эффективно использовать ИИ в работе.

Среди профессий, которые, по прогнозам ВЭФ, окажутся под наибольшей угрозой: операторы почтовых служб, секретари и специалисты по расчету зарплаты, графические дизайнеры.

Если смотреть прогнозы по сотрудникам медицинских клиник, то речь идет о диагностах-радиологах, медицинских секретарях и переводчиках. При этом резко повышается спрос на тех, кто умеет работать с ИИ - в диагностике, генетике, первичном обслуживании пациентов.
70% компаний заявили, что намерены нанимать работников, обладающих навыками разработки ИИ-решений, а 62% уже указывают в требованиях "владение чатом GPT" умение работать с современными программами, основанными на ИИ.

Ну а некоторые компании уже начали массовые увольнения из-за внедрения ИИ. Например, Dropbox и Duolingo прямо указали на автоматизацию как причину сокращений. Тем не менее, в ВЭФ уверены, что основной потенциал технологий, таких как генеративный ИИ, заключается в дополнении человеческих возможностей, а не в их замене.

А вы как, готовы?
Кстати, отчет почитайте, он занимательный.

#ИИНовости #ИИОтнимаетРаботу

👉 Подписаться на ИИ в медицине

Илон Маск: объем реальных данных для обучения ИИ исчерпан (и это дает нам новые возможности)

Илон Маск заявил, что ИИ скормлены все имеющиеся в доступе реальные данные, и теперь разработчики сталкиваются с большой проблемой.

📌 Почему это важно?
Для обучения ИИ нужны гигантские объемы данных, например, изображения или медицинские записи. Исторически они собирались из социальных сетей, медицинских архивов и публичных баз. И это вызвало массу скандалов, когда выяснилось, что часто разработчики учили модели на данных без согласия собственников или авторов этих данных. Но даже это не помогло - мы пришли к проблеме, известной под названием "пик данных" - учить ИИ больше не на чем.

📌 Что такое синтетические данные?
И тут на помощь приходят синтетические данные — информация, созданная искусственно. На самом деле, это не так и страшно. Например, врачи давно обучаются на смоделированных случаях, которые хоть и основаны на реальных, но не являются настоящими. И сам ИИ может создавать эти данные в любом количестве.

📌 Как это работает в медицине?
Например, вместо реальных МРТ-снимков, которые содержат личные данные, можно использовать нарисованные, а кейсы пациентов просто сочинить.

📌 Возможности для специалистов
Пока разработчики думают, как сделать так, чтобы синтетические данные не нарушали креативность и качество моделей ИИ, нам с вами это дает новые возможности: на рынке появляются уникальные задачи:
- отбор и подготовка реальных данных для обучения ИИ,
- разработка алгоритмов формирования синтетических данных,
- проверка качества созданных ИИ синтетических данных,
- файнтюнинг (дообучение) моделей на основе своих данных.

📌 Проблемы и риски
Ошибки в синтетические данные влияют на качество работы моделей, и именно этого больше всего боятся разработчики. Но в случае с медициной простая проверка показывает, что реальные данные содержат такое количество ошибок и неточностей, что качество синтетических может быть даже лучше. И тут снова на первую линию выходят эксперты, которые должны обеспечить качество этих данных.

📌 Глобальный взгляд
Крупные компании, такие как Microsoft и OpenAI, уже активно используют синтетические данные. К 2027 году, по данным аналитиков Gartner, 60% данных для ИИ уже будут синтетическими.

#ИИвМедицине #БудущееТехнологий
👉Подписаться на ИИ в медицине

WhatsApp позволит вашему ИИ-боту говорить с собеседниками за вас

WhatsApp тестирует новую ИИ-функцию, которая пока доступна только в бета-версии и только для Android.

Главное новшество — вкладка AIs. Она объединяет все функции, связанные с ИИ, включая возможность общения с виртуальными персонажами, создание изображений, генерацию стикеров и поиск информации. Причем там объединены инструменты как собственных, так и сторонних разработчиков.

Самые популярные ИИ-приложения будут доступны прямо в интерфейсе - через функцию AI Studio. Кроме того, все ИИ-функции будут сгруппированы по категориям (творческие задачи, советы, идеи или игры).

Из реально интересного — вы сможете создавать персонализированных ИИ-ботов, обучать их и отправлять вместо вас общаться с вашими клиентами (актуально для бизнес-аккаунтов). 

Можно проверять информацию в момент написания ответов (ИИ поправит вас, если вы даете неверные данные), просить генерировать ответы в определенном стиле, сразу переводить на нужный язык и т.п. 

Это может быть очень удобно докторам, которые ведут частную практику (или просто часто отвечают на вопросы из серии "тыжврач"). Можно обучить бота отвечать на вопросы про стоимость приема, адрес, стартовый набор анализов, даты приема и т.п., чтобы вы подключались только там, где уже нужен естественный интеллект.

Новая функция заменит текущую вкладку “Сообщества”, а все прежние беседы будут перенесены в раздел “Чаты”.

Пока новинка доступна бета-тестерам через Google Play только на английском языке. Но разработчики обещают, что после завершения тестирования будут подключены все распространенные языки и страны.

Как показывает практика, вскоре такой функционал может появиться во всех мессенджерах (в telegram уже сейчас очень быстро и просто можно подключить нужного вам чат-бота).

А вы думали отправить вместо себя кого-то отвечать на однотипные вопросы?

#ИИвМедицине #ТехнологииБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине

Трамп отменяет ограничения на ИИ: свобода или рост рисков?

Сразу после инаугурации президент США Дональд Трамп отменил указ своего предшественника, ограничивающий разработку и использование ИИ. Это часть политики администрации Трампа по влиянию Маска снижению бюрократических барьеров и ускорению технологического прогресса.

Указ Байдена, подписанный в 2023 году, обязывал разработчиков ИИ проводить тесты безопасности перед выпуском продуктов, если их технологии могли представлять угрозу национальной безопасности, здоровью или экономике. Эти тесты включали моделирование сценариев угроз, оценку устойчивости системы к кибератакам, а также анализ возможного использования для создания химического или биологического оружия. Также планировалось создание стандартов для проверки таких систем.

Администрация Трампа сочла эти меры излишними, полагая, что они замедляют развитие ИИ и ограничивают инновации. В США считают, что такой курс позволит стране сохранить лидерство в сфере ИИ и привлечь больше инвестиций.

Одновременно министерство торговли США ввело экспортные ограничения на чипы и технологии ИИ, чтобы сдерживать развитие конкурентов (конечно же, Китая). Однако меры Байдена по поддержке энергетической инфраструктуры для центров обработки данных ИИ были сохранены.

Ускорение разработок для нас будет значить более быстрое внедрение ИИ-систем, способных анализировать данные пациентов, предсказывать заболевания и разрабатывать персонализированные методы лечения.
Однако не очень понятно, как вводить их в действие без тщательных проверок на фоне и так существующего недоверия к ИИ.
А пока ждем шквала новых публикаций.

#ИИвМедицине #МедицинаБудущего
👉 Подписаться на ИИ в медицине

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 вами понаблюдаем 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

ИИ не спас радиологов от выгорания (но они не очень-то и хотели)

Помните, как нам обещали, что искусственный интеллект решит все проблемы радиологии? Алгоритмы должны были разгрузить врачей, ускорить анализ снимков и позволить специалистам больше времени уделять пациентам. Однако в 2025 году главная проблема радиологов всё та же — выгорание.

Компания Everlight Radiology опросила 708 радиологов из 50 стран, и результаты оказались далеки от оптимистичных. Несмотря на бурное развитие технологий, большинство врачей продолжают работать на пределе возможностей, а ИИ не стал их спасением.

Технологии есть, но работать легче не стало
Хотя уже десять лет ИИ обещает революцию, 57% радиологов вообще не используют его в своей практике. Среди тех, кто применяет технологии (37%), большинство используют их для поиска тонких патологий или как второе мнение. Однако степень внедрения ИИ сильно зависит от региона: в Австралии его используют 67% специалистов, в Великобритании — 61%, а вот в Ирландии он явно не прижился — всего 24%.

При этом 85% респондентов признают, что ИИ действительно помогает работать быстрее и продуктивнее. Но вот загвоздка — 95% отмечают, что у технологии всё ещё полно ограничений и ошибок. Подавляющее большинство (81%) убеждены: никакой алгоритм не заменит опытного радиолога.

Мнения о том, снижает ли ИИ количество диагностических ошибок, тоже разделились: 38% считают, что он лучше, чем коллегиальный обзор, но 48% не уверены (а на самом деле это не так, см дальше).

Главный враг радиологов — не только ИИ, но и ночные смены
Однако проблема выгорания связана не только с технологиями, но и с жёсткими условиями труда. Например, 88% радиологов работают в ночные смены, а 47% из них считают, что это снижает точность диагностики. Более того, 63% отмечают, что ночные смены ухудшают их самочувствие и производительность.

А телерадиология - помогает
Некоторые технологии всё же помогают. Так, 98% опрошенных признают пользу телерадиологии, причём 73% отмечают её эффективность в сокращении очередей, а 72% — в снижении рабочей нагрузки. Это подтверждает: не ИИ как таковой, а комплексное цифровое управление потоками пациентов может реально изменить ситуацию.

ИИ недооценен
В итоге радиологи остаются в уверенности, что  ИИ - полезный инструмент (наверное), но не панацея, поэтому они по-прежнему перегружены, а технологии хоть и помогают, но не решают главную проблему: работу в бешеном ритме.

При этом исследования показывают, что радиологи часто недооценивают возможности ИИ и сознательно занижают его эффективность. В то время как современные алгоритмы диагностики уже превосходят врачей по точности в некоторых задачах. Например, в исследовании, опубликованном в PLOS ONE, показано, что алгоритмы глубокого обучения точны в 94,6% (при выявлении РМЖ), в то время как средний показатель врачей на тех же данных составлял 88%.
Другое исследование, проведённое в Станфордском университете, показало, что ИИ превосходит радиологов при выявлении пневмонии на рентгеновских снимках.

И всё же 81% специалистов упрямо стоят на своём: мол, никакой ИИ не заменит живого врача. Но тут скорее дело не в технологиях, а в сочетании недостаточных компетенций у самих докторов в этом вопросе с проблемой "черного ящика" - отсутствием понятных доказательств, как ИИ пришел к тому или иному мнению. В любом случае обзор показательный, почитайте.

#ИИвМедицине #Радиология #БудущееМедицины
👉 Подписаться на ИИ в медицине

В Калифорнийском университете запустили образовательный ChatGPT

OpenAI запустил образовательную версию ChatGPT в Калифорнийском государственном университете. Около 500 000 студентов и преподавателей на 23 кампусах крупнейшей государственной университетской системы страны получат доступ к чат-боту для персонализированного обучения и административных задач. Это прямая конкуренция с Alphabet, которая уже инвестировала $120 млн в образовательные программы на базе ИИ и планирует интеграцию чат-бота Gemini в школьные аккаунты Google.

ИИ в образовании: помощь или вызов? 
С самого начала появления ChatGPT (совсем недавно! уже после ковида - в 2023 году) школы и университеты горячо спорили - одни категорически запрещали его, опасаясь роста читерства и плагиата, другие наоборот - активно интегрировали технологию в учебные программы. Такие учебные заведения как Уортонская школа бизнеса при Пенсильванском университете, Техасский университет в Остине, Оксфордский университет используют ChatGPT Enterprise как часть учебного процесса. OpenAI даже запустила специализированную версию ChatGPT Edu. 

💡 ИИ в медицинском образовании
Еще недавно ChatGPT был лишь виртуальным студентом, учившимся по тем же учебникам, что и реальные студенты, и потом вдруг (!) успешно сдававшим медицинские экзамены (иногда даже лучше людей). Теперь же он становится полноценной частью образовательного процесса для врачей.

В вузах ИИ используют для анализа сложных клинических случаев, подготовки персонализированных учебных материалов и симуляции врачебной практики. Например, в Гарвардской медицинской школе ChatGPT помогает студентам тренировать навыки диагностики, а в Стэнфорде его используют для моделирования взаимодействия с пациентами.

А вы можете проверить свои знания уже сейчас – попросите модель обсудить с вами сложную медицинскую тему или узнать, какие новые исследования появились в вашей области за последний год - результаты (при правильном промпте) вполне годные. Дать образцы промптов?

#новости #ИИОбразование #OpenAI

👉 Подписаться на ИИ в медицине

ИИ в медицине: скепсис вместо хайпа, но уже 200+ решений готовы к внедрению

Самое масштабное в России мероприятие по ИИ в медицине прошло 6-7 февраля в Москве. В конференции приняли участие более 100 специалистов, и, в отличие от зарубежных форумов, где ИИ называют революцией, российские эксперты смотрят на технологию куда более осторожно. Тем не менее, более 200 ИИ-решений для конкретных клинических задач уже находятся в процессе разработки или готовы к внедрению.

Главное отличие московской от зарубежных конференций — высокая степень скепсиса. В то время как в США и Европе обсуждают, как ИИ заменит врачей, российские специалисты задаются вопросом, как получить доказательства максимальной точности работы, и только потом думать о внедрении.

Тем не менее были представлены и конкретные решения, в том числе нашей команды - по распознаванию медицинских документов, медицинскому переводу, ИИ-первой линии поддержки и аватары врача.

#ИИвМедицине #Конференция
👉 Подписаться на ИИ в медицине

У клиник новая фишка - агентный ИИ и «живой интеллект»

Клиники абсолютно всех стран сталкиваются с одинаковыми проблемами: нехватка врачей, перегруженность больниц, огромное количество рутинной работы, отнимающей драгоценное время. Поэтому клиники Европы и США начали внедрять агентный ИИ (Agentic AI) и "живой интеллект" (Living Intelligence, LI) – технологии, способные снять административную нагрузку с врачей и персонализировать лечение.

Как работает агентный ИИ?
🤖 Agentic AI – это не просто чат-бот или голосовой помощник, а автономная система, способная выполнять сложные рутинные процессы без участия человека. Она берет на себя то, что раньше требовало десятков часов ручной работы:
📅 Записывает пациентов на прием и отправляет напоминания
📄 Заполняет медицинские карты, оформляет выписки и готовит отчеты
🔄 Координирует лечение, направляя пациента к нужным специалистам.

Сегодня до 80% рабочего времени врачей уходит не на лечение, а на бюрократию. Агентный ИИ изменяет этот баланс.

🏥 В больнице Denver Health (США), где такая система уже внедрена, результаты оказались впечатляющими:📉 Сокращение времени на ввод данных на 40%.
💆‍⚕️ 82% врачей отметили снижение стресса.
😊 Пациенты стали довольнее: их удовлетворенность выросла на 15 пунктов.

Что такое «живой интеллект»?
Если агентный ИИ помогает с организацией процессов, то Living Intelligence (LI) выходит на новый уровень — он обучается, анализирует данные пациентов и предсказывает риски. Это технологии, которые могут:
🧬 Обнаруживать заболевания на самых ранних стадиях, анализируя генетические данные, биомаркеры и повседневные показатели
💊 Персонализировать лечение, адаптируя его под индивидуальные особенности человека
📖 Автоматически обновлять медицинские протоколы, интегрируя в клиническую практику новейшие исследования.

Как это меняет медицину?
Раньше медицина ориентировалась на усредненные подходы, но с приходом LI лечение становится по-настоящему персонализированным. Теперь врач не просто назначает стандартные препараты, а получает данные, предсказывающие, как организм конкретного пациента отреагирует на терапию.

🏥 Для клиник это означает:
✅ Меньше рутинной работы – больше времени для пациента
✅ Точность диагностики выше, лечение эффективнее
✅ Снижение нагрузки на врачей и предотвращение их выгорания.

Не все так просто
Хотя технологии уже показывают свою эффективность, остается ряд вопросов:
⚠️ Как обеспечить прозрачность и безопасность решений ИИ?
⚠️ Как избежать ошибок из-за неточных или предвзятых данных?
⚠️ Какие законы должны регулировать применение таких систем?

Агентный ИИ уже меняет повседневную практику врачей, а Living Intelligence может стать следующим шагом к умной, адаптивной и предсказательной медицине.

📌 Подробнее тут.
PS - иллюстрация Sora

#ИИвМедицине #ЖивойИнтеллект
👉 Подписывайтесь на ИИ в медицине